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Richten Sie das ein AWS MCP-Server

Der AWS MCP-Server ist ein verwalteter Model Context Protocol-Server aus dem Agent Toolkit für. AWS Er ermöglicht Ihrem KI-Agenten authentifizierten Zugriff AWS auf die Ausführung von AWS API-Aufrufen in Ihrem Namen, die Ausführung von Skripten in einer Sandbox-Umgebung und die Bereitstellung von AWS Fähigkeiten (einschließlich der) nach Bedarf. Amazon-OpenSearch-Service-Fähigkeit Verwenden Sie es, um mit OpenSearch Service-Domains und OpenSearch serverlosen Sammlungen Ihres Agenten zu arbeiten.

Voraussetzungen

Installieren Sie das AWS-Data-Analytics-Plugin (empfohlen)

Das aws-data-analytics Plugin bündelt die AWS MCP Server-Konfiguration und den amazon-opensearch-service Skill in einer einzigen Installation, sodass Sie den MCP-Endpunkt nicht konfigurieren oder den Skill separat installieren müssen.

Claude Code

/plugin install aws-data-analytics@claude-plugins-official
/reload-plugins

Kodex

codex plugin marketplace add aws/agent-toolkit-for-aws

Starten Sie dann Codex und starten Sie /plugins es, um das Plugin zu durchsuchen und zu installieren. aws-data-analytics

Konfiguriere das AWS MCP-Server direkt

Wenn Ihr Agent keine Plugins unterstützt, konfigurieren Sie den AWS MCP-Server direkt. Die AWS Dokumentation finden Sie unter Einrichtung des AWS MCP-Servers im Agent-Toolkit. Stellen Sie dann Ihrem Agenten eine OpenSearch Frage — er erkennt den amazon-opensearch-service Skill zur Laufzeit über den Server.

Verwenden Sie den AWS MCP Server ohne Fähigkeiten

Sie können den AWS MCP-Server direkt verwenden, ohne den amazon-opensearch-service Skill zu laden. In diesem Modus verwendet der Agent das integrierte call_aws Tool des Servers, um AWS API-Operationen direkt aufzurufen. Dies ist nützlich für Ad-hoc-Operationen oder wenn Sie eine genaue Kontrolle über die API-Aufrufe Ihres Agenten wünschen.

Um beispielsweise eine OpenSearch serverlose Sammlung zu erstellen:

Create an OpenSearch Serverless search collection named "my-collection" in us-east-1

Der Agent ruft die OpenSearch Serverless CreateCollection API in Ihrem Namen mit Ihren konfigurierten Anmeldeinformationen auf:

{
  "name": "my-collection",
  "type": "SEARCH",
  "description": "My search collection"
}

Sie können Operationen auch ohne Vorkenntnisse auf vorhandenen Ressourcen ausführen. Beispiel:

List all my OpenSearch Service domains in us-east-1
Show the cluster health for my domain named production-domain
Create an index called products in my collection endpoint

Der AWS MCP-Server übernimmt die Authentifizierung und übersetzt Ihre Anfragen in natürlicher Sprache in die entsprechenden AWS API- oder OpenSearch API-Aufrufe.

Überprüfen Sie das Setup

Starten Sie Ihren Agenten nach der Installation neu, damit er die neue Konfiguration lädt. Fragen Sie dann:

What AWS skills do you have available for OpenSearch?

Der Agent sollte den amazon-opensearch-service Skill melden. Versuchen Sie es mit einer Aufgabe wie „Meine OpenSearch Dienstdomänen auflisten“. Der Agent leitet den Anruf mithilfe Ihrer konfigurierten Anmeldeinformationen über den AWS MCP-Server weiter.

Sicherheitsüberlegungen

Der AWS MCP-Server wird mit den von Ihnen angegebenen Anmeldeinformationen ausgeführt. Gehen Sie wie folgt vor:

Fehlerbehebung

Verwendung mit Agent-Frameworks

Sie können den AWS MCP-Server in Python-Agent-Frameworks für programmatische Workflows integrieren. Die folgenden Beispiele stellen eine Verbindung zum AWS MCP-Server-Endpunkt her, der authentifizierten Zugriff auf und andere Dienste ermöglicht. OpenSearch AWS

Strands Agenten

Strands Agents ist ein AWS natives Agenten-SDK mit integrierter MCP-Unterstützung und Amazon Bedrock als Standardmodellanbieter.

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient
from mcp_proxy_for_aws.client import aws_iam_streamablehttp_client

ENDPOINT = "https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp"
AWS_REGION = "us-east-1"

opensearch_client = MCPClient(
    lambda: aws_iam_streamablehttp_client(
        endpoint=ENDPOINT,
        aws_service="aws-mcp",
        aws_region=AWS_REGION,
    )
)

with opensearch_client:
    agent = Agent(tools=opensearch_client.list_tools_sync())
    response = agent("What OpenSearch Service domains do I have?")
    print(response)

Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

pip install strands-agents mcp-proxy-for-aws

LangGraph

LangGraphist ein Orchestrierungs-Framework auf niedriger Ebene zum Erstellen von Stateful-Agents. Das folgende Beispiel dient mcp-proxy-for-aws dazu, einen authentifizierten Transport bereitzustellen und langchain-mcp-adapters die AWS MCP-Tools in einen von Amazon Bedrock unterstützten LangChain Agenten zu laden.

import asyncio
from mcp import ClientSession
from mcp_proxy_for_aws.client import aws_iam_streamablehttp_client
from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools
from langchain_aws import ChatBedrock
from langchain.agents import create_agent

ENDPOINT = "https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp"
AWS_REGION = "us-east-1"

async def main():
    async with aws_iam_streamablehttp_client(
        endpoint=ENDPOINT,
        aws_service="aws-mcp",
        aws_region=AWS_REGION,
    ) as (read_stream, write_stream, _get_session_id):
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
            await session.initialize()
            tools = await load_mcp_tools(session)
            model = ChatBedrock(
                model_id="us.anthropic.claude-opus-4-8",
                region_name=AWS_REGION,
            )
            agent = create_agent(model, tools)
            result = await agent.ainvoke(
                {"messages": [{"role": "user", "content": "What OpenSearch Service domains do I have?"}]}
            )
            print(result["messages"][-1].content)

asyncio.run(main())

Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

pip install mcp-proxy-for-aws langchain langchain-aws langchain-mcp-adapters langgraph

Weitere Informationen