Configuración del agente de solución de problemas - Amazon EMR
Requisitos previosRecursos de configuración

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Configuración del agente de solución de problemas

nota

El agente de solución de problemas de Apache Spark utiliza la inferencia entre regiones para procesar las solicitudes en lenguaje natural y generar respuestas. Para obtener más información, consulte. Procesamiento interregional para el agente de solución de problemas de Apache Spark El servidor MCP de Amazon SageMaker Unified Studio se encuentra en versión preliminar y está sujeto a cambios.

Requisitos previos

Antes de comenzar nuestro proceso de configuración para la integración con la CLI de Kiro, asegúrese de tener lo siguiente instalado en su estación de trabajo:

Recursos de configuración

Puede usar una AWS CloudFormation plantilla para configurar el recurso para el servidor MCP. Estas plantillas son ejemplos que debe modificar para satisfacer sus requisitos. La plantilla crea los siguientes recursos para el proceso de solución de problemas:

  1. Función de IAM que tiene permisos para llamar al servidor MCP y los permisos necesarios para el proceso de solución de problemas en la plataforma seleccionada.

Elija uno de los botones Lanzar pila de la siguiente tabla. Esto lanza la pila en la AWS CloudFormation consola de la región correspondiente.

Region Lanzar
Este de EE. UU. (Ohio)
Este de EE. UU. (Norte de Virginia)
Oeste de EE. UU. (Oregón)
Asia-Pacífico (Tokio)
Europa (Irlanda)
Asia-Pacífico (Singapur)
Asia-Pacífico (Sídney)
Canadá (centro)
América del Sur (São Paulo)
Europa (Fráncfort)
Europa (Estocolmo)
Europa (Londres)
Europa (París)
Asia-Pacífico (Seúl)
Asia-Pacífico (Mumbai)

Diríjase a la página de especificar los detalles de la pila e introduzca el nombre de la pila. Introduzca información adicional en Parámetros. Proporcione la siguiente información y proceda a crear la pila.

  • TroubleshootingRoleName- Nombre del rol de IAM que se va a crear para las operaciones de solución de problemas

  • Habilitar EMREC2: habilita los permisos de solución de EC2 problemas de EMR (predeterminado: true)

  • Habilitar EMRServerless: habilite los permisos de solución de problemas sin servidor de EMR (predeterminado: true)

  • EnableGlue- Habilita los permisos de solución de problemas de Glue (predeterminado: true)

  • CloudWatchKmsKeyArn- (Opcional) ARN de la clave KMS existente para el cifrado de CloudWatch registros (solo EMR sin servidor, déjelo en blanco para el cifrado predeterminado)

También puede descargar y revisar la CloudFormation plantilla, especificar las opciones anteriores e iniciar la plantilla usted mismo con los comandos CloudFormation CLI; consulte un ejemplo a continuación:

# deploy the stack with CloudFormation CLI commands
aws cloudformation deploy \
  --template-file spark-troubleshooting-mcp-setup.yaml \
  --stack-name spark-troubleshooting-mcp-setup \
  --region <your Spark MCP server launch region> \
  --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM \
  --parameter-overrides \
    TroubleshootingRoleName=spark-troubleshooting-role


# retrieve the 1-line instruction to set the local environment variables, which will be used for the following MCP server configuration
aws cloudformation describe-stacks \
  --stack-name spark-troubleshooting-mcp-setup \
  --region <your Spark MCP server launch region> \
  --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='ExportCommand'].OutputValue" \
  --output text

Abra la pestaña Salidas (o extráigala del comando CLI CloudFormation describe-stacks anterior) y copie la instrucción de 1 línea de la salida para configurar CloudFormation las variables de entorno y, a continuación, ejecútela en su entorno local. Ejemplo de instrucción de 1 línea:

export SMUS_MCP_REGION=<your mcp server launch region> && export IAM_ROLE=arn:aws:iam::111122223333:role/spark-troubleshooting-role-xxxxxx

A continuación, ejecute el siguiente comando de forma local para configurar el perfil de IAM y el servidor MCP:

# Step 1: Configure AWS CLI Profile
aws configure set profile.smus-mcp-profile.role_arn ${IAM_ROLE}
aws configure set profile.smus-mcp-profile.source_profile <AWS CLI Profile to assume the IAM role - ex: default>
aws configure set profile.smus-mcp-profile.region ${SMUS_MCP_REGION}

# Step 2: if you are using kiro CLI, use the following command to add the MCP configuration
# Add Spark Troubleshooting MCP Server
kiro-cli-chat mcp add \
    --name "sagemaker-unified-studio-mcp-troubleshooting" \
    --command "uvx" \
    --args "[\"mcp-proxy-for-aws@latest\",\"https://sagemaker-unified-studio-mcp.${SMUS_MCP_REGION}.api.aws/spark-troubleshooting/mcp\", \"--service\", \"sagemaker-unified-studio-mcp\", \"--profile\", \"smus-mcp-profile\", \"--region\", \"${SMUS_MCP_REGION}\", \"--read-timeout\", \"180\"]" \
    --timeout 180000 \
    --scope global
    
# Add Spark Code Recommendation MCP Server
kiro-cli-chat mcp add \
    --name "sagemaker-unified-studio-mcp-code-rec" \
    --command "uvx" \
    --args "[\"mcp-proxy-for-aws@latest\",\"https://sagemaker-unified-studio-mcp.${SMUS_MCP_REGION}.api.aws/spark-code-recommendation/mcp\", \"--service\", \"sagemaker-unified-studio-mcp\", \"--profile\", \"smus-mcp-profile\", \"--region\", \"${SMUS_MCP_REGION}\", \"--read-timeout\", \"180\"]" \
    --timeout 180000 \
    --scope global

Esto debería actualizarse ~/.kiro/settings/mcp.json para incluir la configuración del servidor MCP que se muestra a continuación.

{
  "mcpServers": {
    "sagemaker-unified-studio-mcp-troubleshooting": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-proxy-for-aws@latest",
        "https://sagemaker-unified-studio-mcp.us-east-1.api.aws/spark-troubleshooting/mcp",
        "--service",
        "sagemaker-unified-studio-mcp",
        "--profile",
        "smus-mcp-profile",
        "--region",
        "us-east-1",
        "--read-timeout",
        "180"
      ],
      "timeout": 180000,
      "disabled": false
    },
    "sagemaker-unified-studio-mcp-code-rec": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-proxy-for-aws@latest",
        "https://sagemaker-unified-studio-mcp.us-east-1.api.aws/spark-code-recommendation/mcp",
        "--service",
        "sagemaker-unified-studio-mcp",
        "--profile",
        "smus-mcp-profile",
        "--region",
        "us-east-1",
        "--read-timeout",
        "180"
      ],
      "timeout": 180000,
      "disabled": false
    }
  }
}

Consulte Interfaces compatibles la guía de configuración para diferentes clientes MCP como Kiro, Cline y. GitHub CoPilot