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Pesquise ferramentas em seu AgentCore gateway com uma consulta de linguagem natural
Se você ativou a pesquisa semântica para seu gateway ao criá-lo, poderá chamar a x_amz_bedrock_agentcore_search ferramenta para pesquisar ferramentas em seu gateway com uma consulta de linguagem natural. A pesquisa semântica é particularmente útil quando você tem muitas ferramentas e precisa encontrar as mais apropriadas para seu caso de uso. Para saber como habilitar a pesquisa semântica durante a criação do gateway, consulte Criar um gateway Amazon Bedrock AgentCore .
Compatível AWS Regiões para pesquisa semântica
A pesquisa semântica é suportada nas seguintes AWS regiões:
| Nome da região |
Região |
|
Leste dos EUA (Norte da Virgínia)
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us-east-1
|
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Leste dos EUA (Ohio)
|
us-east-2
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Oeste dos EUA (Oregon)
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us-west-2
|
|
Ásia-Pacífico (Hyderabad)
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ap-south-2
|
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Ásia-Pacífico (Mumbai)
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ap-south-1
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|
Ásia-Pacífico (Seul)
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ap-northeast-2
|
|
Ásia-Pacífico (Singapura)
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ap-southeast-1
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Ásia-Pacífico (Sydney)
|
ap-southeast-2
|
|
Ásia-Pacífico (Tóquio)
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ap-northeast-1
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|
Canadá (Central)
|
ca-central-1
|
|
Europa (Frankfurt)
|
eu-central-1
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Europa (Irlanda)
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eu-west-1
|
|
Europa (Londres)
|
eu-west-2
|
|
Europa (Milão)
|
eu-south-1
|
|
Europa (Paris)
|
eu-west-3
|
|
Europa (Espanha)
|
eu-south-2
|
|
Europa (Estocolmo)
|
eu-north-1
|
|
América do Sul (São Paulo)
|
sa-east-1
|
Para pesquisar uma ferramenta usando essa AgentCore ferramenta, faça a seguinte solicitação POST com o tools/call método para o endpoint MCP do gateway:
exemplo
- 2025-11-25 and earlier
-
POST /mcp HTTP/1.1
Host: ${GatewayEndpoint}
Accept: application/json, text/event-stream
Content-Type: application/json
Authorization: ${Authorization header}
MCP-Protocol-Version: ${McpProtocolVersion}
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "${RequestName}",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
"arguments": {
"query": ${Query}
}
}
}
- 2026-07-28
-
Na versão2026-07-28, cada solicitação carrega o MCP-Protocol-Version cabeçalho, os cabeçalhos de Mcp-Name metadados da solicitação Mcp-Method e os campos de _meta versão no corpo.
POST /mcp HTTP/1.1
Host: ${GatewayEndpoint}
Accept: application/json, text/event-stream
Content-Type: application/json
Authorization: ${Authorization header}
MCP-Protocol-Version: 2026-07-28
Mcp-Method: tools/call
Mcp-Name: x_amz_bedrock_agentcore_search
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "${RequestName}",
"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": {}
}
}
}
O gateway aceita somente as versões do protocolo MCP listadas no supportedVersions campo de sua protocolConfiguration.mcp configuração. Para usar a versão2026-07-28, certifique-se de que seu gateway a supportedVersions inclua. Você pode alterar as versões compatíveis com a UpdateGateway API.
Substitua os valores a seguir:
-
${GatewayEndpoint}— O URL do gateway, conforme fornecido na resposta da CreateGateway API.
-
${Authorization header}— As credenciais de autorização do provedor de identidade quando você configura a autorização de entrada.
-
${McpProtocolVersion}— A versão do protocolo MCP para a solicitação, como2025-11-25. A versão deve ser compatível com seu gateway.
-
${RequestName}— Um nome para a solicitação.
-
${Query}— Uma consulta em linguagem natural para pesquisar ferramentas.
A resposta retorna uma lista de ferramentas que são relevantes para a consulta.
Amostras de código para pesquisa de ferramentas
Para ver exemplos do uso de consultas de linguagem natural para encontrar ferramentas no gateway, selecione um dos seguintes métodos:
exemplo
- Python requests package (2025-11-25 and earlier)
-
Defina o MCP-Protocol-Version cabeçalho para uma versão compatível com seu gateway.
import requests
import json
def search_tools(gateway_url, access_token, query):
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"MCP-Protocol-Version": "2025-11-25"
}
payload = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": "search-tools-request",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
"arguments": {
"query": query
}
}
}
response = requests.post(gateway_url, headers=headers, json=payload)
return response.json()
# Example usage
gateway_url = "https://${GatewayEndpoint}/mcp" # Replace with your actual gateway endpoint
access_token = "${AccessToken}" # Replace with your actual access token
results = search_tools(gateway_url, access_token, "find order information")
print(json.dumps(results, indent=2))
- Python requests package (2026-07-28)
-
Na versão2026-07-28, inclua os cabeçalhos de Mcp-Name metadados de solicitação Mcp-Method e os campos de _meta versão no corpo. O MCP-Protocol-Version cabeçalho deve corresponder_meta.io.modelcontextprotocol/protocolVersion. Seu gateway supportedVersions deve incluir2026-07-28.
import requests
import json
def search_tools(gateway_url, access_token, query):
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"MCP-Protocol-Version": "2026-07-28",
"Mcp-Method": "tools/call",
"Mcp-Name": "x_amz_bedrock_agentcore_search"
}
payload = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": "search-tools-request",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
"arguments": {
"query": query
},
"_meta": {
"io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "2026-07-28",
"io.modelcontextprotocol/clientInfo": {"name": "my-agent", "version": "1.0.0"},
"io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {}
}
}
}
response = requests.post(gateway_url, headers=headers, json=payload)
return response.json()
# Example usage
gateway_url = "https://${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
