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Busca herramientas en tu AgentCore portal con una consulta en lenguaje natural
Si habilitaste la búsqueda semántica para tu puerta de enlace cuando la creaste, puedes llamar a la x_amz_bedrock_agentcore_search herramienta para buscar herramientas en tu puerta de enlace mediante una consulta en lenguaje natural. La búsqueda semántica es especialmente útil cuando tienes muchas herramientas y necesitas encontrar las más adecuadas para tu caso práctico. Para obtener información sobre cómo habilitar la búsqueda semántica durante la creación de una puerta de enlace, consulte Crear una puerta de enlace de Amazon Bedrock AgentCore .
compatible AWS Regiones para la búsqueda semántica
La búsqueda semántica se admite en las siguientes regiones: AWS
| Nombre de la región |
Region |
|
Este de EE. UU. (Norte de Virginia)
|
us-east-1
|
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Este de EE. UU. (Ohio)
|
us-east-2
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Oeste de EE. UU. (Oregón)
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us-west-2
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Asia-Pacífico (Hyderabad)
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ap-south-2
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Asia-Pacífico (Mumbai)
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ap-south-1
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Asia-Pacífico (Seúl)
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ap-northeast-2
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Asia-Pacífico (Singapur)
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ap-southeast-1
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Asia-Pacífico (Sídney)
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ap-southeast-2
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Asia-Pacífico (Tokio)
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ap-northeast-1
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Canadá (centro)
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ca-central-1
|
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Europa (Fráncfort)
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eu-central-1
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Europa (Irlanda)
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eu-west-1
|
|
Europa (Londres)
|
eu-west-2
|
|
Europa (Milán)
|
eu-south-1
|
|
Europa (París)
|
eu-west-3
|
|
Europa (España)
|
eu-south-2
|
|
Europa (Estocolmo)
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eu-north-1
|
|
América del Sur (São Paulo)
|
sa-east-1
|
Para buscar una herramienta con esta AgentCore herramienta, realice la siguiente solicitud POST con el tools/call método al punto final MCP de la puerta de enlace:
ejemplo
- 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
-
En la versión2026-07-28, cada solicitud incluye en el cuerpo el MCP-Protocol-Version encabezado, los encabezados de Mcp-Name los metadatos de la solicitud Mcp-Method y los campos de la _meta versión.
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": {}
}
}
}
La puerta de enlace solo acepta las versiones del protocolo MCP que figuran en el supportedVersions campo de su configuración. protocolConfiguration.mcp Para usar la versión2026-07-28, asegúrese de que la puerta de enlace la supportedVersions incluya. Puedes cambiar las versiones compatibles con la UpdateGateway API.
Reemplace los siguientes valores:
-
${GatewayEndpoint}— La URL de la puerta de enlace, tal como se indica en la respuesta de la CreateGateway API.
-
${Authorization header}— Las credenciales de autorización del proveedor de identidad al configurar la autorización Configure la autorización de entrada para su puerta de enlace entrante.
-
${McpProtocolVersion}— La versión del protocolo MCP de la solicitud, por ejemplo. 2025-11-25 La versión debe ser compatible con su puerta de enlace.
-
${RequestName}— Un nombre para la solicitud.
-
${Query}— Una consulta en lenguaje natural para buscar herramientas.
La respuesta devuelve una lista de herramientas que son relevantes para la consulta.
Ejemplos de código para la búsqueda de herramientas
Para ver ejemplos del uso de consultas en lenguaje natural para buscar herramientas en la puerta de enlace, seleccione uno de los siguientes métodos:
ejemplo
- Python requests package (2025-11-25 and earlier)
-
Establezca el MCP-Protocol-Version encabezado en una versión compatible con su puerta de enlace.
import requests
import json
def search_tools(gateway_url, access_token, query):
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"MCP-Protocol-Version": "2025-11-25"
}
payload = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": "search-tools-request",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
"arguments": {
"query": query
}
}
}
response = requests.post(gateway_url, headers=headers, json=payload)
return response.json()
# Example usage
gateway_url = "https://${GatewayEndpoint}/mcp" # Replace with your actual gateway endpoint
access_token = "${AccessToken}" # Replace with your actual access token
results = search_tools(gateway_url, access_token, "find order information")
print(json.dumps(results, indent=2))
- Python requests package (2026-07-28)
-
En cuanto a la versión2026-07-28, incluye los encabezados Mcp-Method y Mcp-Name los metadatos de la solicitud y los campos de _meta versión en el cuerpo. El MCP-Protocol-Version encabezado debe coincidir. _meta.io.modelcontextprotocol/protocolVersion Su puerta de enlace supportedVersions debe incluir2026-07-28.
import requests
import json
def search_tools(gateway_url, access_token, query):
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"MCP-Protocol-Version": "2026-07-28",
"Mcp-Method": "tools/call",
"Mcp-Name": "x_amz_bedrock_agentcore_search"
}
payload = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": "search-tools-request",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "x_amz_bedrock_agentcore_search",
"arguments": {
"query": query
},
"_meta": {
"io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "2026-07-28",
"io.modelcontextprotocol/clientInfo": {"name": "my-agent", "version": "1.0.0"},
"io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {}
}
}
}
response = requests.post(gateway_url, headers=headers, json=payload)
return response.json()
# Example usage
gateway_url = "https://${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
