Amazon Bedrock AgentCore MCP Server: Vibe-Codierung mit Ihrem Programmierassistenten

Der Amazon Bedrock AgentCore Model Context Protocol (MCP) -Server hilft Ihnen dabei, Amazon Bedrock AgentCore-compatible Agents direkt von Ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung aus zu transformieren, bereitzustellen und zu testen. Mit integrierter Unterstützung für Runtime-Integration, Gateway-Konnektivität und Agenten-Lebenszyklusmanagement vereinfacht der MCP-Server den Übergang von der lokalen Entwicklung zur Produktionsbereitstellung auf Amazon Bedrock-Services AgentCore .

Der MCP-Server funktioniert mit gängigen MCP-Clients wie Kiro, Cursor, Claude Code und Amazon Q CLI und bietet Konversationsbefehle zur Automatisierung komplexer Workflows für die Agentenentwicklung.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

Weitere Informationen zu Amazon Bedrock AgentCore finden Sie in der Amazon Bedrock-Dokumentation AgentCore .

Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten

Installieren Sie die erforderlichen Pakete für die Amazon AgentCore Bedrock-Entwicklung.

Führen Sie die folgenden Befehle aus, um die erforderlichen Pakete zu installieren:

# Install the AgentCore CLI
npm install -g @aws/agentcore

# Install the AgentCore Python SDK
pip install bedrock-agentcore

Schritt 1: Installieren Sie den MCP-Server

Um den AgentCore MCP-Server zu installieren, fügen Sie ihn der Konfigurationsdatei Ihres MCP-Clients hinzu. Jeder MCP-Client speichert diese Konfiguration an einem anderen Ort.

MCP-Serverkonfiguration hinzufügen

Wählen Sie Ihren MCP-Client und fügen Sie die entsprechende Konfiguration hinzu:

Für Kiro

Hinzufügen zu .kiro/settings/mcp.json (falls es nicht existiert, siehe Konfigurationsdateien erstellen):

{
  "mcpServers": {
    "bedrock-agentcore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "search_agentcore_docs",
        "fetch_agentcore_doc"
      ]
    }
  }
}

Für den Cursor

Hinzufügen zu.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "bedrock-agentcore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "search_agentcore_docs",
        "fetch_agentcore_doc"
      ]
    }
  }
}

Für Amazon Q

Die bewährte Methode besteht darin, MCP-Server für einzelne Q CLI-Agenten zu konfigurieren. Anweisungen zur Konfiguration finden Sie unter Konfiguration von MCP-Servern für Amazon Q CLI.

Informationen zu Amazon Q in IDEs (VS Code und JetBrains) finden Sie unter Verwenden von MCP-Servern mit Amazon Q in Ihrer IDE.

Für Claude Code

Die Konfiguration hängt von Ihrer Installation ab:

Für die eigenständige Claude Code-App:

{
  "mcpServers": {
    "bedrock-agentcore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "search_agentcore_docs",
        "fetch_agentcore_doc"
      ]
    }
  }
}

Überprüfen Sie die MCP-Serverinstallation

Um zu überprüfen, ob der MCP-Server verbunden ist und erfolgreich funktioniert, starten Sie Ihren MCP-Client neu, nachdem Sie die Konfiguration hinzugefügt haben, und stellen Sie sicher, dass die folgenden Tools verfügbar sind:

Schritt 2: Transformieren Sie einen vorhandenen Agenten aus Gründen der Runtime-Kompatibilität AgentCore

Um Ihren vorhandenen AgentCore Agentencode mit Amazon Bedrock AgentCore Runtime kompatibel zu machen, verwenden Sie den MCP-Server als Leitfaden für den Transformationsprozess. Wenn Sie beispielsweise einen AgentCore Strings-Agenten haben, hilft die Transformation dabei, ihn in Amazon Bedrock umzuwandeln, AgentCore-compatible indem Importe, Abhängigkeiten und Anwendungsstruktur aktualisiert werden.

Transformieren Sie Ihren Agentencode

Der MCP-Server leitet Ihren MCP-Client an, die folgenden Änderungen an Ihrem AgentCore Agentencode vorzunehmen:

Fügen Sie Importe aus der Laufzeitbibliothek hinzu

Der MCP-Server fügt die erforderlichen AgentCore Importe hinzu:

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

Abhängigkeiten aktualisieren

Der MCP-Server aktualisiert Ihre requirements.txt Datei:

bedrock-agentcore
strands-agents

Initialisieren Sie die Anwendung AgentCore

Der MCP-Server fügt die Anwendungsinitialisierung hinzu:

app = BedrockAgentCoreApp()

Dekoriere den Haupteingangspunkt

Der MCP-Server konvertiert Ihre Handler-Funktion:

@app.entrypoint
def handler(event, context):
    # Your agent logic here
    pass

Anwendungs-Runner hinzufügen

Der MCP-Server fügt den Anwendungsläufer hinzu:

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Transformationsverfahren

Um Ihren AgentCore Agenten zu transformieren, öffnen Sie Ihre bestehende AgentCore Agentendatei (z. B.weather_agent.py) in Ihrem MCP-Client und verwenden Sie den KI-Assistenten Ihres MCP-Kunden mit der folgenden Aufforderung:

Transform this AgentCore agent code to be compatible with AgentCore runtime. Update the imports, dependencies, and application structure as needed.

Schritt 3: Stellen Sie Ihren Agenten in Runtime bereit AgentCore

Nachdem Sie Ihren AgentCore Agenten aus Gründen der AgentCore Runtime-Kompatibilität transformiert haben, stellen Sie ihn mithilfe der AgentCore CLI über Ihren MCP-Client bereit.

Mit der AgentCore CLI bereitstellen

Der MCP-Server verwendet die AgentCore CLI, um Ihren AgentCore Agenten bereitzustellen. Der Bereitstellungsprozess umfasst:

Verwenden Sie zum Bereitstellen Ihres AgentCore Agenten den KI-Assistenten Ihres MCP-Clients mit der folgenden Aufforderung:

Deploy this AgentCore agent to AgentCore runtime using the AgentCore CLI.

Der MCP-Server führt die erforderlichen CLI-Befehle automatisch aus.

Überprüfen Sie die Bereitstellung

Nach Abschluss der Bereitstellung erhalten Sie eine Bestätigung mit den folgenden Informationen:

Schritt 4: Testen Sie Ihren eingesetzten Agenten

Testen Sie Ihren eingesetzten AgentCore Agenten, indem Sie ihn über Amazon Bedrock AgentCore Runtime aufrufen.

Rufen Sie den Agenten auf

Der MCP-Server verwendet die AgentCore CLI, um Ihren AgentCore Agenten aufzurufen und Ergebnisse anzuzeigen, darunter:

Um Ihren eingesetzten AgentCore Agenten zu testen, verwenden Sie den KI-Assistenten Ihres MCP-Kunden mit der folgenden Aufforderung:

Test the deployed AgentCore agent with a sample request.

Überprüfen Sie die Ausgabe des Aufrufs:

AgentCore Agent Response: Hello! I can help you with weather information.
Execution Time: 1.2s
Status: Success

Nächste Schritte

Nachdem Sie Ihren ersten AgentCore Agenten erfolgreich mit dem Amazon Bedrock AgentCore MCP-Server bereitgestellt und getestet haben, können Sie weitere Funktionen erkunden:

Weitere Informationen finden Sie hier: