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Descoberta de ferramentas

Há três abordagens para descobrir e registrar ferramentas em seu agente com servidores MCP: definição estática, descoberta dinâmica e função de pesquisa.

Definição estática

Primeiro, você pode definir estaticamente as ferramentas disponíveis diretamente no código do agente. Nessa abordagem, você define uma ferramenta remota (um objeto de referência do lado do cliente em uma estrutura como o Strands Agent SDK) para cada ferramenta fornecida pelo servidor MCP que é acessada por um cliente MCP. O exemplo a seguir usa transporte HTTP simplificável:

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

streamable_http_mcp_client = MCPClient(
    lambda: streamablehttp_client("https://mcp1:8000/mcp")
)

reverse_text = RemoteTool(
    name="reverseText",
    client=streamable_http_mcp_client
)

agent = Agent(tools=[reverse_text])

O registro individual de ferramentas ajuda você a ser muito seletivo quanto às ferramentas que você disponibiliza para o LLM, o que minimiza a quantidade de janela de contexto usada. A desvantagem é que isso requer o conhecimento dos nomes das ferramentas disponíveis e pode ser frágil se as ferramentas disponíveis mudarem no servidor MCP.

Descoberta dinâmica

A próxima abordagem é usar a descoberta dinâmica e registrar todas as ferramentas disponíveis com o agente. Essa abordagem consome o contexto linearmente à medida que mais ferramentas são adicionadas ao servidor MCP. Veja a seguir um exemplo dessa abordagem:

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

streamable_http_mcp_client = MCPClient(
    lambda: streamablehttp_client("https://mcp1:8000/mcp")
)

with streamable_http_mcp_client:
    tools = streamable_http_mcp_client.list_tools_sync()
    agent = Agent(tools=tools)

Considere um cenário em que uma definição de ferramenta típica consome aproximadamente 250 a 500 tokens (incluindo nome, descrição e esquema). O registro de 20 ferramentas consumiria de 5.000 a 10.000 tokens da sua janela de contexto. Quando você tem um pequeno número de servidores MCP e tem controle sobre o número de ferramentas, essa opção é a mais simples de implementar. No entanto, se se espera que a lista de ferramentas cresça, isso pode criar problemas silenciosos de gerenciamento de contexto em seus agentes. Uma variação alternativa dessa abordagem é usar um parâmetro de filtro de ferramentas ao chamarlist_tools, como o que o SDK do Strands Agents fornece, para reduzir o número de ferramentas registradas com o agente.

Função de pesquisa

A terceira opção é usar uma função de pesquisa para encontrar ferramentas relevantes durante o tempo de execução. Você lista todas as ferramentas disponíveis do seu servidor MCP e, em seguida, executa uma pesquisa semântica sobre essas ferramentas com base no prompt do usuário. Em seguida, as ferramentas resultantes são registradas com seu agente. O Amazon Bedrock AgentCore Gateway fornece um recurso de pesquisa semântica nativa que pode facilitar a implementação desse tipo de solução.

Práticas recomendadas para descoberta de ferramentas MCP