Configuration de l'agent de dépannage - Amazon EMR
Conditions préalablesRessources de configuration

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Configuration de l'agent de dépannage

Note

L'agent de résolution des problèmes Apache Spark utilise l'inférence entre régions pour traiter les demandes en langage naturel et générer des réponses. Pour plus de détails, veuillez vous référer àTraitement interrégional pour l'agent de résolution des problèmes Apache Spark. Le serveur Amazon SageMaker Unified Studio MCP est en version préliminaire et est sujet à modification.

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 AWS 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 résolution des problèmes :

  1. Rôle IAM autorisé à appeler le serveur MCP et aux autorisations requises pour le processus de dépannage pour la plate-forme sélectionnée.

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

Région Lancer
USA Est (Ohio)
USA Est (Virginie du Nord)
USA Ouest (Oregon)
Asie Pacifique (Tokyo)
Europe (Irlande)
Asie-Pacifique (Singapour)
Asie-Pacifique (Sydney)
Canada (Centre)
Amérique du Sud (São Paulo)
Europe (Francfort)
Europe (Stockholm)
Europe (Londres)
Europe (Paris)
Asie-Pacifique (Séoul)
Asie-Pacifique (Mumbai)

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.

  • TroubleshootingRoleName- Nom du rôle IAM à créer pour les opérations de dépannage

  • Activer EMREC2 - Activer les autorisations de EC2 résolution des problèmes EMR (valeur par défaut : true)

  • Activer EMRServerless : active les autorisations de dépannage sans serveur EMR (valeur par défaut : true)

  • EnableGlue- Activer les autorisations de dépannage de Glue (valeur par défaut : true)

  • CloudWatchKmsKeyArn- (Facultatif) ARN de la clé KMS existante pour le chiffrement CloudWatch des journaux (EMR sans serveur uniquement, laissez le champ vide pour le chiffrement par défaut)

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-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

Ouvrez l'onglet Sorties (ou récupérez-la à partir de la commande de la CLI CloudFormation describe-stacks ci-dessus) et copiez l'instruction d'une ligne à partir de CloudFormation la sortie pour définir vos variables d'environnement, 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-troubleshooting-role-xxxxxx

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.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

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

{
  "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
    }
  }
}

Consultez Interfaces prises en charge les conseils de configuration pour différents clients MCP tels que Kiro, Cline et. GitHub CoPilot