AWS CDK開発では、コンストラクトの選定・責務分離・セキュリティ構成といった設計判断が重要ですが、その意図は暗黙知になりがちです。
本セッションでは、AWS-Documentation-MCP-Serverを活用して設計ドキュメントをAIが理解可能な形式で管理し、Amazon Q Developer CLIと連携することで、CLIからの自然言語クエリを通じて設計意図に基づくCDK判断支援を行う仕組みを考察します。
「このLambdaにVPCが必要か?」「S3バケットは暗号化対象か?」「スタックの責務はこれで妥当か?」といった設計判断を、設計ドキュメントを元にAIがリアルタイムに補完。
実際のコマンド実行例、自然言語プロンプトとCDKコードへの影響、設計ドキュメントのMCP記述例、失敗パターンとその改善策をもとに、CDK開発における“AIアーキテクト”との協働の実践知をお伝えします。