セマンティック検索でサポートされている AWS リージョンツール検索のコードサンプル

自然言語クエリを使用して AgentCore ゲートウェイ内のツールを検索する

ゲートウェイの作成時にセマンティック検索を有効にした場合は、 x_amz_bedrock_agentcore_search ツールを呼び出して、自然言語クエリを使用してゲートウェイ内のツールを検索できます。セマンティック検索は、ツールが多数あり、ユースケースに最適なツールを見つける必要がある場合に特に役立ちます。ゲートウェイの作成中にセマンティック検索を有効にする方法については、「Amazon Bedrock AgentCore ゲートウェイの作成」を参照してください。

セマンティック検索でサポートされている AWS リージョン

セマンティック検索は、次の AWS リージョンでサポートされています。

リージョン名	リージョン
米国東部 (バージニア北部)	us-east-1
米国東部 (オハイオ)	us-east-2
米国西部 (オレゴン)	us-west-2
アジアパシフィック (ハイデラバード)	ap-south-2
アジアパシフィック (ムンバイ)	ap-south-1
アジアパシフィック (ソウル)	ap-northeast-2
アジアパシフィック (シンガポール)	ap-southeast-1
アジアパシフィック (シドニー)	ap-southeast-2
アジアパシフィック (東京)	ap-northeast-1
カナダ (中部)	ca-central-1
欧州 (フランクフルト)	eu-central-1
欧州 (アイルランド)	eu-west-1
欧州 (ロンドン)	eu-west-2
欧州 (ミラノ)	eu-south-1
欧州 (パリ)	eu-west-3
欧州 (スペイン)	eu-south-2
欧州 (ストックホルム)	eu-north-1
南米 (サンパウロ)	sa-east-1

この AgentCore ツールを使用してツールを検索するには、ゲートウェイの MCP エンドポイントに tools/callメソッドを使用して次の POST リクエストを実行します。

例

注記

ゲートウェイは、protocolConfiguration.mcp設定の supportedVersionsフィールドにリストされている MCP プロトコルバージョンのみを受け入れます。バージョンを使用するには2026-07-28、ゲートウェイに supportedVersionsが含まれていることを確認します。サポートされているバージョンは、UpdateGateway API を使用して変更できます。

以下の値を置き換えます:

${GatewayEndpoint} – CreateGateway API のレスポンスで提供されるゲートウェイの URL。
${Authorization header} – インバウンド認可を設定するときの ID プロバイダーからの認可認証情報。
${McpProtocolVersion} – など、リクエストの MCP プロトコルバージョン2025-11-25。バージョンは、ゲートウェイがサポートするバージョンである必要があります。
${RequestName} – リクエストの名前。
${Query} – ツールを検索するための自然言語クエリ。

レスポンスは、クエリに関連するツールのリストを返します。

ツール検索のコードサンプル

自然言語クエリを使用してゲートウェイ内のツールを検索する例を確認するには、次のいずれかの方法を選択します。

例

Python requests package (2025-11-25 and earlier)

MCP-Protocol-Version ヘッダーをゲートウェイがサポートするバージョンに設定します。


import requests
import json

def search_tools(gateway_url, access_token, query):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {access_token}",
        "MCP-Protocol-Version": "2025-11-25"
    }

    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": "search-tools-request",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
            "arguments": {
                "query": query
            }
        }
    }

    response = requests.post(gateway_url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

# Example usage
gateway_url = "https://${GatewayEndpoint}/mcp" # Replace with your actual gateway endpoint
access_token = "${AccessToken}" # Replace with your actual access token
results = search_tools(gateway_url, access_token, "find order information")
print(json.dumps(results, indent=2))

Python requests package (2026-07-28)

バージョンでは2026-07-28、本文に Mcp-Methodおよび Mcp-Name request-metadata ヘッダーと_metaバージョンフィールドを含めます。MCP-Protocol-Version ヘッダーはと一致する必要があります_meta.io.modelcontextprotocol/protocolVersion。ゲートウェイのにはが含まれているsupportedVersions必要があります2026-07-28。


import requests
import json

def search_tools(gateway_url, access_token, query):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {access_token}",
        "MCP-Protocol-Version": "2026-07-28",
        "Mcp-Method": "tools/call",
        "Mcp-Name": "x_amz_bedrock_agentcore_search"
    }

    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": "search-tools-request",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
            "arguments": {
                "query": query
            },
            "_meta": {
                "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "2026-07-28",
                "io.modelcontextprotocol/clientInfo": {"name": "my-agent", "version": "1.0.0"},
                "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {}
            }
        }
    }

    response = requests.post(gateway_url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

# Example usage
gateway_url = "https://${GatewayEndpoint}/mcp" # Replace with your actual gateway endpoint
access_token = "${AccessToken}" # Replace with your actual access token
results = search_tools(gateway_url, access_token, "find order information")
print(json.dumps(results, indent=2))

MCP Client


from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
import asyncio

async def execute_mcp(
    url,
    token,
    tool_params,
    headers=None
):
    default_headers = {
        "Authorization": f"Bearer {token}"
    }
    headers = {**default_headers, **(headers or {})}

    async with streamablehttp_client(
       url=url,
       headers=headers,
    ) as (
        read_stream,
        write_stream,
        callA,
    ):
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
            # 1. Perform initialization handshake
            print("Initializing MCP...")
            _init_response = await session.initialize()
            print(f"MCP Server Initialize successful! - {_init_response}")

            # 2. Call specific tool
            print(f"Calling tool: {tool_params['name']}")
            tool_response = await session.call_tool(
                name=tool_params['name'],
                arguments=tool_params['arguments']
            )
            print(f"Tool response: {tool_response}")
            return tool_response

async def main():
    url = "https://${GatewayEndpoint}/mcp"
    token = "your_bearer_token_here"
    tool_params = {
        "name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
        "arguments": {
            "query": "How do I find order details?"
        }
    }
    await execute_mcp(
        url=url,
        token=token,
        tool_params=tool_params
    )


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Strands MCP Client


from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

def create_streamable_http_transport(mcp_url: str, access_token: str):
    return streamablehttp_client(mcp_url, headers={"Authorization": f"Bearer {access_token}"})

def get_full_tools_list(client):
    """
    List tools w/ support for pagination
    """
    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(mcp_url: str, access_token: str):
    mcp_client = MCPClient(lambda: create_streamable_http_transport(mcp_url, access_token))

    with mcp_client:
        tools = get_full_tools_list(mcp_client)
        print(f"Found the following tools: {[tool.tool_name for tool in tools]}")
        result = mcp_client.call_tool_sync(
            tool_use_id="tool-123",  # A unique ID for the tool call
            name="x_amz_bedrock_agentcore_search",  # The name of the tool to invoke
            arguments={"query": "find order information"}  # A dictionary of arguments for the tool
        )
        print(result)

url = {gatewayUrl}
token = {AccessToken}
run_agent(url, token)

LangGraph MCP Client


import asyncio

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

url = ""
headers = {}

def filter_search_tool(
):
    mcp_client = MultiServerMCPClient(
        {
            "agent": {
                "transport": "streamable_http",
                "url": url,
                "headers": headers,
            }
        }
    )
    tools = asyncio.run(mcp_client.get_tools())
    builtin_search_tool = []
    for tool in tools:
        if tool.name == "x_amz_bedrock_agentcore_search":
            builtin_search_tool.append(tool)
    return builtin_search_tool

def execute_agent(
    user_prompt,
    model_id,
    region,
    tools
):
    model = ChatBedrock(model_id=model_id, region_name=region)

    agent = create_react_agent(model, filter_search_tool())
    _response = asyncio.run(agent.ainvoke({
        "messages": user_prompt
    }))

    _response = _response.get('messages', {})[1].content
    print(
        f"Invoke Langchain Agents Response"
        f"Response - \n{_response}\n"
    )
    return _response

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ドキュメントの表記規則

サンプリング

エージェントを接続する