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Configuration de l'agent de mise à niveau

Conditions préalables

Avant de commencer notre processus de configuration pour l'intégration à Kiro CLI, assurez-vous que les éléments suivants sont installés sur votre poste de travail :

Ressources de configuration

Vous pouvez utiliser un CloudFormation modèle pour configurer la ressource pour le serveur MCP. Ces modèles sont des exemples que vous devez modifier pour répondre à vos besoins. Le modèle crée les ressources suivantes pour le processus de mise à niveau :

Choisissez l'un des boutons Launch Stack (Lancer la pile) du tableau suivant. Cela lance la pile sur la CloudFormation console dans la région correspondante.

Accédez à la page Spécifier les détails de la pile, entrez le nom de la pile. Saisissez des informations supplémentaires sous Paramètres. Fournissez les informations suivantes et procédez à la création de la pile.

Vous pouvez également télécharger et consulter le CloudFormation modèle, spécifier les options ci-dessus et lancer le modèle vous-même à l'aide des commandes de la CloudFormation CLI, voir un exemple ci-dessous :

# deploy the stack with CloudFormation CLI commands
aws cloudformation deploy \
  --template-file spark-upgrade-mcp-setup.yaml \
  --stack-name spark-mcp-setup \
  --region <your mcp server launch region> \
  --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM \
  --parameter-overrides \
    ExecutionRoleToGrantS3Access=<your EMR or EMR Serverless job execution 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-mcp-setup \
  --region <your mcp server launch region> \
  --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='ExportCommand'].OutputValue" \
  --output text

Ouvrez l'onglet Sorties (ou récupérez-la à partir de la commande de la CLI CloudFormation describe-stacks ci-dessus) et copiez l'ExportCommandinstruction d'une ligne, puis exécutez-la dans votre environnement local. Exemple d'instruction d'une ligne :

export SMUS_MCP_REGION=<your mcp server launch region> && export IAM_ROLE=arn:aws:iam::111122223333:role/spark-upgrade-role-xxxxxx && export STAGING_BUCKET_PATH=<your staging bucket path>

Exécutez ensuite la commande suivante localement pour configurer le profil IAM et la configuration du serveur MCP

# Step 1: Configure AWS CLI Profile  
aws configure set profile.spark-upgrade-profile.role_arn ${IAM_ROLE}  
aws configure set profile.spark-upgrade-profile.source_profile <AWS CLI Profile to assume the IAM role - ex: default>  
aws configure set profile.spark-upgrade-profile.region ${SMUS_MCP_REGION}  
  
# Step 2: if you are using Kiro CLI, use the following command to add the MCP configuration  
kiro-cli-chat mcp add \  
    --name "spark-upgrade" \  
    --command "uvx" \  
    --args "[\"mcp-proxy-for-aws@latest\",\"https://sagemaker-unified-studio-mcp.${SMUS_MCP_REGION}.api.aws/spark-upgrade/mcp\", \"--service\", \"sagemaker-unified-studio-mcp\", \"--profile\", \"spark-upgrade-profile\", \"--region\", \"${SMUS_MCP_REGION}\", \"--read-timeout\", \"180\"]" \  
    --timeout 180000\  
    --scope global

Cela devrait être mis ~/.kiro/settings/mcp.json à jour pour inclure la configuration du serveur MCP comme indiqué ci-dessous.

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

Consultez Utilisation de l'agent de mise à niveau les conseils de configuration pour différents clients MCP tels que Kiro, Cline et. GitHub CoPilot