アップグレードエージェントのセットアップ - Amazon EMR
前提条件リソースのセットアップ

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アップグレードエージェントのセットアップ

注記

Apache Spark Upgrade Agent は、クロスリージョン推論を使用して自然言語リクエストを処理し、レスポンスを生成します。詳細については、 のこのページを参照してくださいApache Spark アップグレードエージェントのクロスリージョン処理。Amazon SageMaker Unified Studio MCP サーバーはプレビュー中であり、変更される可能性があります。

前提条件

Kiro CLI との統合のセットアッププロセスを開始する前に、ワークステーションに以下がインストールされていることを確認してください。

リソースのセットアップ

CloudFormation テンプレートを使用して、MCP サーバーのリソースを設定できます。これらのテンプレートは、要件に応じて変更する必要があるサンプルです。テンプレートは、アップグレードプロセス用に次のリソースを作成します。

  • MCP サーバーを呼び出すアクセス許可と、基盤となる EMR プラットフォームのアップグレードプロセスに必要なアクセス許可を持つ IAM ロール。

  • Amazon S3 ステージングバケットは、Amazon S3 暗号化のアップグレードアーティファクトとオプションの KMS キーをアップロードするために使用されます。

次の表に示す起動スタックボタンの 1 つを選択します。これにより、各リージョンの CloudFormation コンソールでスタックが起動されます。

リージョン 起動する
米国東部 (バージニア北部)
米国東部 (オハイオ)
米国西部 (オレゴン)
欧州 (アイルランド)
アジアパシフィック (東京)
アジアパシフィック (シンガポール)
アジアパシフィック (シドニー)
カナダ (中部)
南米 (サンパウロ)
欧州 (フランクフルト)
欧州 (ストックホルム)
欧州 (ロンドン)
欧州 (パリ)
アジアパシフィック (ソウル)
アジアパシフィック (ムンバイ)

スタックの詳細を指定ページに進み、スタック名を入力します。パラメータの下に追加情報を入力します。次の情報を入力し、スタックの作成に進みます。

  • SparkUpgradeIAMRoleName - Spark アップグレードプロセスに使用する IAM ロールの名前

  • EnableEMREC2 - EMR-EC2 アップグレード許可を有効にする (デフォルト: true)

  • EnableEMRServerless - EMR-Serverless アップグレード許可を有効にする (デフォルト: true)

  • StagingBucketPath - ステージングアーティファクトの Amazon S3 パス (例: s3://my-bucket/spark-upgrade または my-bucket/spark-upgrade)。新しいバケットを自動生成するには、空のままにします。

  • UseS3Encryption - Amazon S3 ステージングバケットの KMS 暗号化を有効にします (デフォルト: false、デフォルトの S3 暗号化の代わりに KMS 暗号化を使用するように true に設定)

  • S3KmsKeyArn - (オプション) Amazon S3 バケット暗号化用の既存の KMS キーの ARN。UseS3Encryption が true で、KMS キーを持つ既存のバケットがある場合にのみ使用されます。

  • CloudWatchKmsKeyArn - (オプション) CloudWatch Logs 暗号化用の既存の KMS キーの ARN (EMR Serverless のみ、デフォルトの暗号化の場合は空のままにします)

  • EMRServerlessS3LogPath - (オプション) EMR-Serverless アプリケーションログが保存される S3 パス (例: s3://my-bucket/emr-serverless-logs または my-bucket/emr-serverless-logs)。指定した場合、 は分析のためにこれらのログへの読み取りアクセスを IAM ロールに付与します。EnableEMRServerless が true の場合にのみ使用されます

  • ExecutionRoleToGrantS3Access - (オプション) Amazon S3 ステージングバケットアクセスを許可する既存の EMR-EC2/EMR-Serverless 実行ロールの IAM ロール名または ARN。新しいステージングバケットが作成された場合にのみ適用されます。EMR ジョブ実行ロールにステージングバケットへのアクセスを許可するのに役立ちます。シンプルなロール名とパスを持つ ARNs の両方をサポートします。

CloudFormation テンプレートをダウンロードして確認し、上記のオプションを指定してCloudFormation CLI コマンドを使用して自分でテンプレートを起動することもできます。例については、以下を参照してください。

# 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

Outputs タブを開き (または上記の CloudFormation describe-stacks CLI コマンドから取得します）、1 行の命令 をコピーしExportCommand、ローカル環境で実行します。1 行命令の例:

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>

次に、次のコマンドをローカルで実行して IAM プロファイルと MCP サーバー設定をセットアップします。

# 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

これは、次のように MCP サーバー設定を含める~/.kiro/settings/mcp.jsonように更新する必要があります。

{  
  "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  
    }  
  }  
}

Kiro、Cline、GitHub CoPilot などのさまざまな MCP クライアントの設定ガイダンスアップグレードエージェントの使用については、「」を参照してください。