こんにちは！
最近、Amazon Bedrock AgentCoreのWeb Search Toolが東京リージョンでも利用できるようになったという話を見かけました。
AgentCore Web Searchでは、AgentCore GatewayにWeb Search Toolを追加することで、MCP（Model Context Protocol）経由でエージェントから検索できるようです。
今回は、Strands AgentからAgentCore GatewayのWeb Searchを呼び出して、ターミナル上で検索結果を確認してみました。
8月14日に東京リージョン対応、実際に使ってみた
2026年8月14日、AWSのリリースノートに、Web Search Toolが東京リージョンとアイルランドリージョンで利用できるようになったという記載が追加されました。
リリースノートには、次のように記載されています。
Gateway: Web Search Tool now available in Europe (Ireland) and Asia Pacific (Tokyo)
この更新により、東京リージョンとアイルランドリージョンのAgentCore GatewayからWebSearchを呼び出せるようになりました。検索基盤にはAmazonが運用するWeb indexとknowledge graphが使われており、検索クエリは第三者の検索エンジンへ送信されず、AWS内で処理されます。また、Connector version 1.1.0と1.2.0が利用でき、1.2.0ではドメインや公開日のフィルタも使えます。
この記事の前提（環境・対象）
今回の環境は以下です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Gatewayリージョン | 東京（ap-northeast-1） |
| 実行環境 | macOS / Python 3.13 |
| エージェント | Strands Agents |
| 推論モデル | jp.anthropic.claude-sonnet-4-6 |
| boto3 | 1.43.71 |
| mcp-proxy-for-aws | 1.6.4 |
| strands-agents | 1.52.0 |
Amazon Bedrock AgentCore Web Searchとは
AgentCore Web Searchは、AgentCore Gatewayに追加できるマネージドのWeb検索ツールです。
AWS公式ドキュメントでは、次のような特徴が説明されています。
- MCPに対応したツールとして利用できる
- 検索結果としてタイトル、URL、スニペット、公開日などを返す
- 外部の検索APIや検索用インフラを自分で用意しなくてよい
- Strands Agents、LangChain、LangGraph、CrewAIなど、MCPに対応したクライアントから利用できる
- ドメインの含める／除外する設定や、公開日のフィルタを追加できる（Connector version 1.2.0以降）
エージェントから見た処理の流れは、次のようになります。
Strands Agent
|
| MCP tools/list
v
AgentCore Gateway
|
| MCP tools/call
v
Web Search Tool
|
v
検索結果（タイトル・URL・スニペット・公開日）
|
v
Strands Agentが回答を生成
検索APIを直接呼び出すのではなく、GatewayがMCPの入り口になるところがポイントです。
AgentCore Gatewayを作る
まず、AWSコンソールでAgentCoreのGateway画面から「ゲートウェイを作成」を選択します。
Step 1: Gateway details
Gateway名はstrands-web-search-gatewayにしました。説明は任意のため、今回は入力していません。
今回はIAMロールに「デフォルトロールを作成」を選択しました。
Step 2: Inbound Identity
Inbound Auth typeではIAM 許可を使用を選択します。
今回はローカルのAWS profileからSigV4署名付きリクエストを送るため、IAM認証を使用します。
JWTを選び、Amazon Cognitoなどを認可サーバーとして利用する場合は、トークン発行などの準備が別途必要になります。ローカルのAWS profileを使って試すだけであれば、IAMを選ぶのが分かりやすいと思います。
Step 3: Add targets
Target nameには自動生成された名前が入力されています。この名前は環境ごとに異なり、任意の名前へ変更することもできます。今回はtarget-quick-start-0510edのまま使用しました。
ターゲット名は、Gatewayから取得するMCPツール名のプレフィックスにも使われます。別の名前を指定した場合は、実行時に表示されるツール名も変わります。
Target protocolではMCP targetを選択します。
Target typeでConnectors、Pre-configured targetsでWeb Search toolを選択します。Versionはv1.2を選び、Outbound authorizationはIAM ロールのままにします。
設定した内容は次のとおりです。
| 項目 | 設定 |
|---|---|
| Target name | 自動生成された名前を使用（今回はtarget-quick-start-0510ed） |
| Target description | 未入力（任意） |
| Target protocol | MCP target |
| Target type | Connectors |
| Connector | Web Search tool |
| Connector version | v1.2 |
| Passthrough | Do not use passthrough - default aggregated |
| Outbound authorization | IAMロール |
Step 4: Review and create
設定を確認してGatewayを作成します。
作成後、GatewayとTargetの詳細画面で以下を確認します。
- ゲートウェイ ステータスが
Ready - ゲートウェイリソース URLが発行されている
- ターゲット ステータスが
Ready - Protocol typeが
MCP - ターゲットタイプが
Web Search tool - Pass-throughが
Not passthrough - Outbound Auth configurationsが
IAM roles
作成したGatewayの詳細画面です。
作成したTargetの詳細画面です。作成画面で選択したDo not use passthrough - default aggregatedは、詳細画面ではNot passthroughと表示されます。
Pythonプロジェクトを準備する
今回の検証では、Python 3.13の仮想環境に、以下のバージョンのパッケージをインストールしました。
mkdir agentcore-web-search-demo
cd agentcore-web-search-demo
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install \
'boto3==1.43.71' \
'mcp-proxy-for-aws==1.6.4' \
'strands-agents==1.52.0'
実行に使うAWS profileには、少なくともGatewayを呼び出すbedrock-agentcore:InvokeGatewayと、Bedrockモデルを呼び出すbedrock:InvokeModel、bedrock:InvokeModelWithResponseStreamが必要です。また、前の手順で作成したGatewayがReadyで、Web Search Tool targetが追加されていることを確認してください。
AWS profileを確認する
あらかじめ、AWS CLIから利用できるprofileを用意しておきます。認証方式は環境によって異なるため、以下ではprofile名の指定と認証確認だけを行います。
export AWS_PROFILE=your-aws-profile
aws sts get-caller-identity --profile "$AWS_PROFILE"
SSO（IAM Identity Center）を使っている場合は、事前にaws sso login --profile "$AWS_PROFILE"を実行してください。get-caller-identityの結果で、想定しているAWSアカウントとロールになっていることを確認します。
Strands AgentからGatewayに接続する
今回のサンプルでは、AgentCore GatewayとのMCP接続にmcp-proxy-for-awsを使いました。以下のコード全体をagentcore_web_search.pyという名前で保存します。Gateway URL、リージョン、モデルIDは後述の環境変数から読み込み、質問はコマンドライン引数で受け取ります。
import os
import sys
import boto3
from mcp_proxy_for_aws.client import aws_iam_streamablehttp_client
from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
from strands.tools.mcp import MCPClient
profile = os.environ["AWS_PROFILE"]
gateway_region = os.environ["AGENTCORE_GATEWAY_REGION"]
gateway_url = os.environ["AGENTCORE_GATEWAY_URL"]
model_region = os.environ["BEDROCK_MODEL_REGION"]
model_id = os.environ["BEDROCK_MODEL_ID"]
query = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else (
"Amazon Bedrock AgentCore の最新情報について教えてください"
)
session = boto3.Session(
profile_name=profile,
region_name=model_region,
)
model = BedrockModel(
model_id=model_id,
boto_session=session,
max_tokens=4096,
temperature=0.2,
)
mcp_client = MCPClient(
lambda: aws_iam_streamablehttp_client(
endpoint=gateway_url,
aws_service="bedrock-agentcore",
aws_region=gateway_region,
aws_profile=profile,
)
)
system_prompt = """
あなたは日本語のリサーチアシスタントです。AgentCore Gateway の WebSearch ツールを使えます。
回答ルール:
1. 最新情報、日付、価格、リリース、ニュース、現行仕様に関する質問は、必ず WebSearch を先に呼び出す。
2. 検索結果にない内容を推測で補わない。分からない場合は分からないと明記する。
3. 検索結果を使った回答では、末尾に「参考情報」を置き、利用した各ソースのタイトル、URL、公開日を列挙する。
4. URLは検索結果に返されたものをそのまま使う。URLを創作しない。
5. 簡潔な日本語で答え、必要なら箇条書きにする。
""".strip()
print(f"[query] {query}")
print("[info] Strands Agent を実行中です...", file=sys.stderr)
with mcp_client:
tools = mcp_client.list_tools_sync()
tool_names = [
getattr(tool, "tool_name", getattr(tool, "name", "unknown"))
for tool in tools
]
print(f"[info] Gateway tools: {', '.join(tool_names)}", file=sys.stderr)
agent = Agent(
model=model,
tools=tools,
system_prompt=system_prompt,
)
agent(query)
Gatewayは東京リージョンに作成し、モデルには日本国内の東京・大阪リージョンへルーティングされるGeo Cross-Region Inference Profileを使用します。
ターミナルから実行する
Gateway URLなどを環境変数に設定します。your-aws-profileと<gateway-id>は、自分のAWS profile名と作成したGatewayの値に置き換えてください。
export AWS_PROFILE=your-aws-profile
export AGENTCORE_GATEWAY_REGION=ap-northeast-1
export AGENTCORE_GATEWAY_URL='https://<gateway-id>.gateway.bedrock-agentcore.ap-northeast-1.amazonaws.com/mcp'
export BEDROCK_MODEL_REGION=ap-northeast-1
export BEDROCK_MODEL_ID='jp.anthropic.claude-sonnet-4-6'
そのうえで、質問を渡して実行します。
python agentcore_web_search.py \
'Amazon Bedrock AgentCore の最新情報について教えてください'
実際に実行した結果です。Web Search Toolの使用感を確認するためのもので、生成された回答内容は参考としてご覧ください。
[query] Amazon Bedrock AgentCore の最新情報について教えてください
[info] Strands Agent を実行中です...
[info] Gateway tools: target-quick-start-0510ed___WebSearch
最新情報を検索します。
Tool #1: target-quick-start-0510ed___WebSearch
Tool #2: target-quick-start-0510ed___WebSearch
検索結果をもとに、Amazon Bedrock AgentCore の最新情報をまとめます。
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## 🚀 Amazon Bedrock AgentCore 最新情報まとめ
### 📌 概要
Amazon Bedrock AgentCore は、**あらゆるフレームワーク・モデル・プロトコルを使って、AIエージェントを安全かつ大規模に構築・デプロイ・運用できるエンタープライズ向けプラットフォーム**です。インフラ管理不要で利用できます。
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### 📅 主なリリース履歴
| 時期 | 内容 |
|------|------|
| 2025年7月 | **プレビュー開始**（4リージョン） |
| 2025年10月 | **一般提供（GA）開始**（9リージョン）。VPC・PrivateLink・CloudFormation・リソースタグ対応 |
| 2025年11月 | **ダイレクトコードデプロイ**追加（ZIPファイルでPythonエージェントをデプロイ可能） |
| 2025年12月 | **Policy（プレビュー）・Evaluations（プレビュー）** 追加。エピソード記憶機能の強化 |
| 2026年2月 | **AgentCore Gateway × Responses API 連携**（サーバーサイドツール実行）GA |
| 2026年4月 | **マネージドハーネス（プレビュー）・AgentCore CLI・コーディングアシスタント向けスキル** 追加 |
| 2026年4月〜5月 | **エージェントパフォーマンス最適化機能（プレビュー）**：バッチ評価・A/Bテスト・レコメンデーション |
| 2026年8月 | **AgentCore Payments（プレビュー）**：AIエージェントが自律的にAPI・MCPサーバー等の支払いを実行（Coinbase・Stripe連携） |
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### 🛠️ 主なサービスコンポーネント
- **AgentCore Runtime** — セッション分離・低レイテンシー・最大8時間の長時間実行
- **AgentCore Memory** — 短期・長期メモリをインフラ管理なしで提供
- **AgentCore Gateway** — 既存APIをMCP互換ツールに変換。サーバーサイドツール実行にも対応
- **AgentCore Browser Tool** — クラウドベースのセキュアなブラウザ操作
- **AgentCore Code Interpreter** — 複数言語対応のサンドボックスコード実行
- **AgentCore Observability** — CloudWatch連携・OpenTelemetry対応のリアルタイム監視
- **AgentCore Identity** — Amazon Cognito・Microsoft Entra ID・Okta等との統合
- **AgentCore Policy** — 自然言語でエージェントの行動境界を定義・強制
- **AgentCore Evaluations** — エージェントのパフォーマンス評価・A/Bテスト
- **AgentCore Payments** ⭐新機能 — エージェントによる自律的な支払い処理（プレビュー）
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### 🌏 対応リージョン（GA時点）
米国東部（バージニア北部・オハイオ）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（東京・シンガポール・シドニー・ムンバイ）、欧州（フランクフルト・アイルランド）の **9リージョン**（その後14リージョンに拡大）
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### 💡 対応フレームワーク
LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、Strands Agents など主要なオープンソースフレームワークに対応。
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## 参考情報
| タイトル | URL | 公開日 |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock AgentCore の一般提供を開始 | https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/10/amazon-bedrock-agentcore-available/ | 2025年10月13日 |
| Amazon Bedrock AgentCore now available in preview | https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/07/amazon-bedrock-agentcore-preview/ | 2025年7月16日 |
| AgentCore now includes Policy & Evaluations (preview) | https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/12/amazon-bedrock-agentcore-policy-evaluations-preview/ | 2025年12月2日 |
| AgentCore adds new features to build agents faster | https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/agentcore-new-features-to-build-agents-faster/ | 2026年4月22日 |
| AgentCore Release Notes | https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/release-notes.html | 随時更新 |
| Server-side tool execution with AgentCore Gateway | https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/02/amazon-bedrock-server-side-tool-execution-agentcore-gateway/ | 2026年2月24日 |
| AgentCore エージェントパフォーマンス最適化機能（プレビュー） | https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2026/05/bedrock-agentcore-optimization-preview/ | 2026年4月30日 |
まとめ・所感
よかった点
- 外部検索APIの契約やAPIキー管理なしで試せる
-
tools/listでWebSearchを検出し、tools/callで検索を実行できた - 検索処理をAgent側に直接実装せず、GatewayのMCPツールとして利用できた
今回の検証では、東京リージョンのGatewayからWebSearchを検出し、ツール呼び出しが実行されるところまで確認できました。
Gateway側にツールを追加する構成なので、Agent側は取得したMCPツールを渡すだけで、検索処理そのものを持たずに済みます。
注意点
- GatewayのサービスロールにWeb Search Tool利用権限が必要
- 検索結果をエンドユーザー向けの回答に利用する場合は、提供された引用元とリンクを保持して表示する必要がある
- 2026年8月17日時点で、Web Searchは1,000クエリあたり7ドルです。加えてGateway APIや推論モデルの利用料もかかるため、呼び出し回数に注意が必要です
こんな方におすすめ
- AIエージェントにWeb検索機能を実装したい方
- 外部の検索APIやAPIキーを自前で管理せずにWeb検索を組み込みたい方
- MCP対応のエージェントから、検索を標準的なツールとして呼び出したい方
今回の検証では、Gatewayをコンソールで作成してから、Pythonのプログラムで東京リージョンのWebSearchを呼び出せました。
AgentCore Web Searchが気になった方は、よかったら使ってみてください。