View a markdown version of this page

Langkah-langkah untuk membangun MCP server Docker Image - Pembuat Aplikasi AI Generatif di AWS
Langkah 1: Buat server MCP AndaLangkah 2: Uji server MCP Anda secara lokalLangkah 3: Terapkan ke Amazon ECRLangkah 4: Gunakan URI ECR di GAAB

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Langkah-langkah untuk membangun MCP server Docker Image

Untuk menggunakan server MCP (Model Context Protocol) dengan Generative AI Application Builder di AWS, Anda memerlukan image Docker yang dibuat dan disimpan dalam repositori Amazon ECR pribadi sebagai langkah pertama.

catatan

Sampai sekarang, server MCP yang digunakan di AgentCore runtime Amazon Bedrock tidak dapat diekspor ke GAAB. Agar server MCP dapat dilampirkan ke Agen yang dibuat melalui GAAB, mereka harus dibuat melalui GAAB.

Langkah 1: Buat server MCP Anda

Pertama, Anda harus menyiapkan implementasi server MCP Anda. Untuk petunjuk terperinci tentang membuat server MCP, lihat Panduan AgentCore Pengembang Amazon Bedrock - Buat server MCP.

Kami merekomendasikan struktur proyek berikut:

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

Untuk struktur Dockerfile, sebaiknya gunakan format yang mirip dengan contoh berikut:

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"]

Langkah 2: Uji server MCP Anda secara lokal

Sebelum menerapkan ke AWS, penting untuk menguji server MCP Anda secara lokal untuk memastikannya berfungsi seperti yang diharapkan. Untuk petunjuk terperinci tentang pengujian lokal, lihat Panduan AgentCore Pengembang Amazon Bedrock - Uji server MCP Anda secara lokal.

Langkah 3: Terapkan ke Amazon ECR

Setelah server MCP Anda dibuat dan diuji secara lokal, ikuti langkah-langkah berikut untuk menerapkannya ke Amazon ECR:

  1. Pastikan Anda telah menginstal AWS CLI dan Docker versi terbaru. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memulai Amazon ECR.

  2. Ambil token otentikasi dan autentikasi klien Docker Anda ke registri Anda. Gunakan 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

  3. Bangun image Docker Anda menggunakan perintah berikut. Untuk informasi tentang membuat file Docker dari awal, lihat dokumentasi Docker. Anda dapat melewati langkah ini jika gambar Anda sudah dibuat:

    docker build -t <repository-name> .

  4. Setelah build selesai, beri tag gambar Anda sehingga Anda dapat mendorong gambar ke repositori ini:

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

  5. Jalankan perintah berikut untuk mendorong gambar ini ke repositori AWS yang baru dibuat:

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

Untuk petunjuk penerapan lengkap, lihat Panduan AgentCore Pengembang Amazon Bedrock - Menerapkan server MCP Anda ke AWS.

Langkah 4: Gunakan URI ECR di GAAB

Setelah berhasil mendorong image Docker Anda ke Amazon ECR, salin URI gambar dari konsol ECR. Anda akan menggunakan URI ini saat menerapkan server MCP Anda melalui Generative AI Application Builder on AWS deployment wizard.