控えめに言って便利すぎるだろー！
構成はこんな感じで、VSCodeのAmazon Q と Kiroから試してみました。
AWSのMCPサーバはGithubに利用の仕方が書いてあります。
今までのようにCLIコマンドでも良かったかもしれないけどMCPだと実行に確認、自動承認の設定ができるのも〇
デメリットはプロファイルが埋め込みってことかな・・・あとDokerDesktopのMCPToolkitのAWS関連MCPサーバは設定しても実行失敗するんだよね・・・
プロファイルが正常に読めてないようなエラーのような？解決したら追記します。

■Visual Studio Code

■Kiro

■Fetch (Reference)

■aws-knowledge-mcp-server
　

■awslabs.cloudtrail-mcp-server

■awslabs.cloudwatch-mcp-server

設定ファイルはどちらも同じ記述でいけました。
・ハイライト行はcredentialsで定義している自分のプロファイルを指定してください。
・[AWS_PROFILE]を省略するとDefaultプロファイルが読まれるようです。

■Visual Studio Code
%USERPROFILE%.aws\amazonq\mcp.json

■Kiro
%USERPROFILE%.kiro\settings\mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "MCP_DOCKER": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": ["mcp", "gateway", "run"],
      "env": {
        "ProgramData": "C:\\ProgramData"
      }
    },
    "awslabs.cloudwatch-mcp-server": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.cloudwatch-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "[The AWS Profile Name to use for AWS access]",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "transportType": "stdio"
    },
    "awslabs.cloudtrail-mcp-server": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.cloudtrail-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "[The AWS Profile Name to use for AWS access]",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "transportType": "stdio"
    },
    "aws-knowledge-mcp-server": {
      "url": "https://knowledge-mcp.global.api.aws",
      "type": "http",
      "disabled": false
    }
  }
}