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# Pasos para construir el servidor MCP (Docker Image)
<a name="steps-to-build-mcp-server-docker-image"></a>

Para usar servidores MCP (Model Context Protocol) con Generative AI Application Builder en AWS, como primer paso, necesita una imagen de Docker creada y almacenada en un repositorio privado de Amazon ECR.

**nota**  
Por el momento, los servidores MCP implementados actualmente en Amazon Bedrock AgentCore Runtime no se pueden exportar a GAAB. Para que los servidores MCP se conecten a los agentes creados mediante la GAAB, es necesario crearlos mediante la GAAB.

## Paso 1: Cree su servidor MCP
<a name="step-1-create-your-mcp-server"></a>

En primer lugar, debe tener lista la implementación de su servidor MCP. Para obtener instrucciones detalladas sobre la creación de un servidor MCP, consulte la [Guía para AgentCore desarrolladores de Amazon Bedrock: Creación de un servidor MCP](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-mcp.html#runtime-mcp-create-server).

Recomendamos la siguiente estructura de proyecto:

```
.
├── __init__.py
├── extras/
│   ├── extra_dependencies.py
│   ├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── server.py <-- Server Entry point
```

Para la estructura de Dockerfile, recomendamos utilizar un formato similar al siguiente ejemplo:

```
FROM ghcr.io/astral-sh/uv:python3.13-bookworm-slim
WORKDIR /app

# All environment variables in one layer
ENV UV_SYSTEM_PYTHON=1 \
    UV_COMPILE_BYTECODE=1 \
    UV_NO_PROGRESS=1 \
    PYTHONUNBUFFERED=1 \
    DOCKER_CONTAINER=1 \
    AWS_REGION=us-east-1 \
    AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

COPY requirements.txt requirements.txt
# Install from requirements file
RUN uv pip install -r requirements.txt

RUN uv pip install aws-opentelemetry-distro>=0.10.1

# Signal that this is running in Docker for host binding logic
ENV DOCKER_CONTAINER=1

# Create non-root user
RUN useradd -m -u 1000 bedrock_agentcore
USER bedrock_agentcore

EXPOSE 9000
EXPOSE 8000
EXPOSE 8080

# Copy entire project (respecting .dockerignore)
COPY . .

# Use the full module path
CMD ["opentelemetry-instrument", "python", "-m", "server"]
```

## Paso 2: Pruebe su servidor MCP localmente
<a name="step-2-test-your-mcp-server-locally"></a>

Antes de implementarlo en AWS, es importante probar el servidor MCP localmente para asegurarse de que funciona como se espera. Para obtener instrucciones detalladas sobre las pruebas locales, consulte la [Guía para AgentCore desarrolladores de Amazon Bedrock: pruebe su servidor MCP localmente](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-mcp.html#runtime-mcp-test-locally).

## Paso 3: Implementación en Amazon ECR
<a name="step-3-deploy-to-amazon-ecr"></a>

Una vez que haya creado y probado su servidor MCP localmente, siga estos pasos para implementarlo en Amazon ECR:

1. Asegúrese de tener instalada la versión más reciente de AWS CLI y Docker. Para obtener más información, consulte [Introducción a Amazon ECR.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/getting-started-cli.html)

1. Obtenga un token de autenticación y autentique su cliente Docker en su registro. Utilice la AWS CLI:

   ```
   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin <account-id>.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com
   ```

1. Cree su imagen de Docker con el siguiente comando. Para obtener información sobre cómo crear un archivo de Docker desde cero, consulta la documentación de [Docker](https://docs.docker.com/engine/reference/builder/). Puedes saltarte este paso si la imagen ya está creada:

   ```
   docker build -t <repository-name> .
   ```

1. Cuando se complete la compilación, etiquete la imagen para poder enviarla a este repositorio:

   ```
   docker tag <repository-name>:latest <account-id>.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/<repository-name>:latest
   ```

1. Ejecute el siguiente comando para enviar esta imagen al repositorio de AWS recién creado:

   ```
   docker push <account-id>.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/<repository-name>:latest
   ```

Para obtener instrucciones de implementación completas, consulte la [Guía para AgentCore desarrolladores de Amazon Bedrock: Implemente su servidor MCP en AWS](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-mcp.html#runtime-mcp-deploy-aws).

## Paso 4: Utilice el URI de ECR en la GAAB
<a name="step-4-use-the-ecr-uri-in-gaab"></a>

Tras enviar correctamente la imagen de Docker a Amazon ECR, copie el URI de la imagen de la consola de ECR. Utilizará este URI al implementar su servidor MCP mediante el asistente de implementación Generative AI Application Builder en AWS.