AgentCore Gateway の使用を開始する

このクイックスタートガイドでは、 AgentCore CLI を使用してゲートウェイをセットアップし、エージェントに統合する方法について説明します。より包括的なガイドと例については、Amazon Bedrock AgentCore Gateway GitHub リポジトリを参照してください。

前提条件

開始する前に、以下があることを確認してください。

ステップ 1: のセットアップとインストール

AgentCore CLI をグローバルにインストールします。

npm install -g @aws/agentcore

エージェントとゲートウェイを使用して新しい AgentCore プロジェクトを作成します。

ステップ 2: ゲートウェイを作成する

AgentCore CLI を使用して、プロジェクトにゲートウェイとターゲットを追加します。

代わりに JWT ベースの認可を使用するには、OAuth 検出 URL --authorizer-type CUSTOM_JWTで を指定します。

ステップ 3: セットアップを実行する

プロジェクトを次の場所にデプロイします AWS。

agentcore deploy

CLI は AWS CDK スタックを合成し、ゲートウェイ、ターゲット、エージェントを Amazon Bedrock AgentCore にデプロイします。これには約 2～3 分かかります。

ステップ 4: エージェントでゲートウェイを使用する

AgentCore CLI を使用してゲートウェイ URL を取得します。

agentcore status

という名前の新しいファイルを作成しrun_agent.py、次のコードを挿入します。最初に Python 依存関係をインストールします。

pip install strands-agents mcp

"""
Agent script to test the Gateway
Run this after setup: python run_agent.py
"""

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
import json
import sys

def create_streamable_http_transport(mcp_url: str):
    return streamablehttp_client(mcp_url)

def get_full_tools_list(client):
    """Get all tools with pagination support"""
    more_tools = True
    tools = []
    pagination_token = None
    while more_tools:
        tmp_tools = client.list_tools_sync(pagination_token=pagination_token)
        tools.extend(tmp_tools)
        if tmp_tools.pagination_token is None:
            more_tools = False
        else:
            more_tools = True
            pagination_token = tmp_tools.pagination_token
    return tools

def run_agent():
    # Get the gateway URL from agentcore status
    gateway_url = "<YOUR_GATEWAY_URL>"  # Replace with URL from 'agentcore status'

    # Model configuration - change if needed
    model_id = "anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"

    print("Starting AgentCore Gateway Test Agent")
    print(f"Gateway URL: {gateway_url}")
    print(f"Model: {model_id}")
    print("-" * 60)

    # Setup Bedrock model
    bedrockmodel = BedrockModel(
        model_id=model_id,
        streaming=True,
    )

    # Setup MCP client (no auth token needed for NONE authorizer)
    mcp_client = MCPClient(lambda: create_streamable_http_transport(gateway_url))

    with mcp_client:
        # List available tools
        tools = get_full_tools_list(mcp_client)
        print(f"\nAvailable tools: {[tool.tool_name for tool in tools]}")
        print("-" * 60)

        # Create agent
        agent = Agent(model=bedrockmodel, tools=tools)

        # Interactive loop
        print("\nInteractive Agent Ready!")
        print("Try asking: 'What's the weather in Seattle?'")
        print("Type 'exit', 'quit', or 'bye' to end.\n")

        while True:
            user_input = input("You: ")
            if user_input.lower() in ["exit", "quit", "bye"]:
                print("Goodbye!")
                break

            print("\nThinking...\n")
            response = agent(user_input)
            print(f"\nAgent: {response.message.get('content', response)}\n")

if __name__ == "__main__":
    run_agent()

エージェントを実行する

エージェントを実行し、ツールを操作してゲートウェイをテストします。

python run_agent.py

そのとおりです。エージェントが開始され、次のような質問をすることができます。

構築したもの

この入門チュートリアルでは、次のリソースを作成しました。

トラブルシューティング

次の表は、考えられる問題とその解決策を示しています。

クイック検証

ターミナルで次のコマンドを実行して、ゲートウェイが動作していることを確認します。

# Check your Gateway is working
curl -X POST YOUR_GATEWAY_URL \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}'

# Watch live logs
aws logs tail /aws/bedrock-agentcore/gateways/YOUR_GATEWAY_ID --follow

クリーンアップ

ゲートウェイとそのターゲットをプロジェクトから削除するには:

agentcore remove gateway --name TestGateway

すべてのリソースを削除して再デプロイするには:

agentcore remove all
agentcore deploy

次の手順