AgentCoreに「Agent Registry」が登場！AIエージェントの"野良増殖"問題を解決するカタログサービスを試してみた

2026年4月9日 現在パブリックプレビュー

はじめに

「あれ、そのMCPサーバー、うちのチームがもう作ってるよ？」

AIエージェントの活用が広がるにつれて、こんなやり取りが社内で増えていませんか？ チームごとにエージェントやツールを開発した結果、似たような機能が乱立し、誰が何を作ったのか把握できない——いわゆるエージェントのサイロ化問題です。

2026年4月9日、AWSからこの課題に対応するAWS Agent Registryがプレビューとして利用可能になりました。

この記事では、Agent Registryの概要を解説し、実際にレジストリを作成してリソースを登録・検索するところまでやってみます。

忙しい人のために要点まとめ

• AWS Agent Registryは、AIエージェント・MCPサーバー・ツール・スキルを一元管理するカタログ＆ディスカバリサービス
• Amazon Bedrock AgentCoreの一部として提供され、コンソール・CLI・SDK・MCPエンドポイントからアクセス可能
• セマンティック検索とキーワード検索のハイブリッド検索で、自然言語でもリソースを発見できる
• 承認ワークフローとCloudTrailによる監査証跡で、エンタープライズレベルのガバナンスを実現

AWS Agent Registryとは

AWS Agent Registryは、Amazon Bedrock AgentCoreの新機能として提供されるフルマネージドなディスカバリサービスです。組織内のAIエージェント、MCPサーバー、ツール、スキル、カスタムリソースを一つのカタログに集約し、検索・発見できるようにします。

これまでの課題

組織でAIエージェントの活用が進むと、以下のような問題が発生しがちです。

課題	具体例
リソースのサイロ化	チームAが作ったMCPサーバーの存在をチームBが知らない
重複開発	同じようなツールが複数チームで別々に開発される
ガバナンスの欠如	どんなエージェントが動いているか把握できない
発見コストの増大	「使えるものがあるはず」なのに探せない

Agent Registryが解決すること

Agent Registryは、これらの課題を以下のアプローチで解決します。

主要コンポーネント

Agent Registryは、大きく2つのリソースで構成されています。

• レジストリ（Registry）: カタログ本体。名前・説明・認可設定・承認設定を持つ。用途に応じて複数作成可能（チーム別、環境別、リソースタイプ別など）
• レジストリレコード（Registry Record）: レジストリに登録される個々のリソース。MCPサーバー、エージェント、スキル、カスタムリソースのメタデータを格納する

何がうれしいのか

1. エージェントが「自分で」ツールを見つけられる

Agent RegistryはMCPエンドポイントを公開しているため、MCP対応のAIエージェントがレジストリを検索できます。エージェント自身が必要なツールを自律的に発見できるのは大きなポイントです。

2. セマンティック検索で「あれ、なんて名前だっけ」が解決

「天気の情報を取得するやつ」のような自然言語のクエリでリソースを検索できます。正確な名前を覚えていなくても見つかるので、発見コストが大幅に下がります。

3. 承認ワークフローでガバナンスを確保

レコードは登録後すぐに検索可能になるわけではなく、管理者の承認を経てはじめて公開されます。セキュリティやコンプライアンスの基準を満たしたリソースだけをカタログに並べることができます。

4. CloudTrail連携で完全な監査証跡

誰がいつどのリソースを登録・検索・承認したかがCloudTrailに記録されます。コンプライアンス要件のある組織でも安心です。

やってみた

実際にAgent Registryを使って、レジストリの作成→レコードの登録→承認→検索までの一連の流れを試してみます。

手順1: レジストリを作成する

まずはリソースを格納するカタログ（レジストリ）を作成します。

AWSコンソールの場合

1. AgentCoreコンソールを開く
2. ナビゲーションペインから Registry を選択
3. Create registry をクリック
4. 以下の情報を入力し、Create registry をクリック

項目	設定値
Name	my-agent-registry
Description	Organization-wide agent and tool catalog
Auth type	Use IAM Authorization
Auto-approval	オフ（手動承認）

AWS CLIの場合

# レジストリを作成
aws bedrock-agentcore-control create-registry \
  --name "my-agent-registry" \
  --description "Organization-wide agent and tool catalog" \
  --region ap-northeast-1

ステータスが CREATING → READY に変わるまで待ちます。

# ステータス確認
aws bedrock-agentcore-control get-registry \
  --registry-id <registryId> \
  --region ap-northeast-1

手順2: レジストリレコードを登録する

レジストリが READY になったら、MCPサーバーをレコードとして登録してみます。ここでは天気情報を返すMCPサーバーを例にします。

AWS CLIの場合

# MCPサーバーのレコードを作成
aws bedrock-agentcore-control create-registry-record \
  --registry-id <registryId> \
  --name "WeatherServer" \
  --descriptor-type MCP \
  --descriptors '{
    "mcp": {
      "server": {
        "inlineContent": "{\"name\": \"weather/mcp-server\", \"description\": \"Weather data service providing current conditions and forecasts\", \"version\": \"1.0.0\"}"
      }
    }
  }' \
  --record-version "1.0" \
  --region ap-northeast-1

レコードのステータスは CREATING → DRAFT の順に遷移します。

手順3: レコードを承認申請・承認する

レコードが DRAFT になったら、承認申請を行います。

承認申請（AWS CLI）

# レコードを承認申請
aws bedrock-agentcore-control submit-registry-record-for-approval \
  --registry-id <registryId> \
  --record-id <recordId> \
  --region ap-northeast-1

承認（AWS CLI）

# レコードを承認
aws bedrock-agentcore-control update-registry-record-status \
  --registry-id <registryId> \
  --record-id <recordId> \
  --status APPROVED \
  --status-reason "Approved for production use" \
  --region ap-northeast-1

手順4: レジストリを検索する

レコードが APPROVED になると、検索結果に表示されるようになります。

AWSコンソールの場合

1. AgentCoreコンソールで Registry を選択
2. 対象のレジストリを開く
3. 検索バーに自然言語で入力（例: 「天気のデータを取得するサーバー」）
4. セマンティック検索でマッチするレコードが表示される

MCPエンドポイント経由

Agent RegistryはMCPエンドポイントも公開しているため、MCP対応クライアントから直接検索できます。これにより、AIエージェントが自律的に必要なツールを発見するワークフローが実現できます。

登録できるリソースタイプ

Agent Registryには多様なリソースタイプを登録できます。

タイプ	説明	スキーマ検証
MCP	MCPサーバーとツール	MCPプロトコルスキーマで検証
Agent	A2Aプロトコル対応エージェント	A2Aプロトコルスキーマで検証
Agent Skills	エージェントのスキル（Markdownドキュメント付き）	オプション
Custom	API、Lambda関数、ナレッジベースなど任意のリソース	カスタムメタデータスキーマ

MCPやAgentタイプの場合、登録時にプロトコルスキーマに対する自動検証が行われるため、不正なメタデータの登録を防げるのもうれしいポイントです。

気をつけるポイント・注意点

認可方式は作成後に変更不可

レジストリの認可タイプ（IAM or JWT）は作成後に変更できません。また、1つのレジストリで両方を同時に使うことはできません。用途に応じて事前に設計しましょう。

まとめ

AWS Agent Registryは、AIエージェントやツールが増え続ける組織にとって、「見つける」「管理する」「統制する」を一箇所で実現するサービスです。

特に注目すべきポイントは以下の3つです。

• MCPネイティブ対応: エージェント自身がレジストリを検索してツールを発見できる
• セマンティック検索: 正確な名前を知らなくても自然言語で探せる
• 承認ワークフロー + CloudTrail: エンタープライズ要件を満たすガバナンス

参考リンク

• AWS Agent Registry for centralized agent discovery and governance is now available in Preview（What's New）
• AWS Agent Registry: Discover and manage agents, tools, and resources（公式ドキュメント）
• Get started with AWS Agent Registry（Getting Started Guide）