View a markdown version of this page

Verfügbare Tools in einem AgentCore Gateway auflisten - Amazon Grundgestein AgentCore

Verfügbare Tools in einem AgentCore Gateway auflisten

Um alle verfügbaren Tools aufzulisten, die ein AgentCore Gateway bereitstellt, stellen Sie eine POST-Anfrage an den MCP-Endpunkt des Gateways und geben Sie tools/list als Methode im Hauptteil der Anfrage Folgendes an:

POST /mcp HTTP/1.1 Host: ${GatewayEndpoint} Content-Type: application/json Authorization: ${Authorization header} ${RequestBody}

Ersetzen Sie die folgenden Werte:

Anmerkung

Eine Liste der optional unterstützten Parameter für tools/list finden Sie in der Dokumentation zum Model Context Protocol unter Tools für das params Objekt im Anforderungstext. Oben auf der Seite neben der Suchleiste können Sie die MCP-Version auswählen, deren Dokumentation Sie anzeigen möchten. Stellen Sie sicher, dass es sich bei der Version um eine von Amazon Bedrock AgentCore unterstützte Version handelt.

Die Antwort gibt eine Liste der verfügbaren Tools mit ihren Namen, Beschreibungen und Parameterschemas zurück.

Codebeispiele für das Auflisten von Tools

Um Beispiele für das Auflisten verfügbarer Tools im Gateway zu sehen, wählen Sie eine der folgenden Methoden aus:

Beispiel
Python requests package
  1. import requests import json def list_tools(gateway_url, access_token): headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {access_token}" } payload = { "jsonrpc": "2.0", "id": "list-tools-request", "method": "tools/list" } 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 tools = list_tools(gateway_url, access_token) print(json.dumps(tools, indent=2))
MCP Client
  1. import asyncio from mcp import ClientSession from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client async def execute_mcp( url, token, 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. List available tools print("Listing tools...") cursor = True tools = [] while cursor: next_cursor = cursor if type(cursor) == bool: next_cursor = None list_tools_response = await session.list_tools(next_cursor) tools.extend(list_tools_response.tools) cursor = list_tools_response.nextCursor tool_names = [] if tools: for tool in tools: tool_names.append(tool.name) tool_names_string = "\n".join(tool_names) print( f"List MCP tools. # of tools - {len(tools)}" f"List of tools - \n{tool_names_string}\n" ) async def main(): url = "https://${GatewayEndpoint}/mcp" token = "your_bearer_token_here" # Optional additional headers additional_headers = { "Content-Type": "application/json", } await execute_mcp( url=url, token=token, headers=additional_headers ) # Run the async function if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
Strands MCP Client
  1. from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client import os 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]}") run_agent(<MCP URL>, <Access token>)
LangGraph MCP Client
  1. import asyncio from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient def list_tools( url, headers ): mcp_client = MultiServerMCPClient( { "agent": { "transport": "streamable_http", "url": url, "headers": headers, } } ) tools = asyncio.run(mcp_client.get_tools()) tool_details = [] tool_names = [] for tool in tools: tool_names.append(f"{tool.name}") tool_detail = f"{tool.name} - {tool.description} \n" tool_properties = tool.args_schema.get('properties', {}) properties = [] for property_name, tool_property in tool_properties.items(): properties.append(f"{property_name} - {tool_property.get('description', None)} \n") tool_details.append(f"{tool_detail}{"\n".join(properties)}") tool_details_string = "\n".join(tool_details) tool_names_string = "\n".join(tool_names) print( f"Langchain: List MCP tools. # of tools - {len(tools)}\n", f"Langchain: List of tool names - \n{tool_names_string}\n" f"Langchain: Details of tools - \n{tool_details_string}\n" )
Anmerkung

Wenn die Suche auf dem Gateway aktiviert ist, x_amz_bedrock_agentcore_search wird das Suchtool in der Antwort an erster Stelle aufgeführt.