Servidor AgentCore MCP Amazon Bedrock: codificación Vibe con su asistente de codificación

El servidor Amazon Bedrock AgentCore Model Context Protocol (MCP) le ayuda a transformar, implementar y probar los AgentCore-compatible agentes de Amazon Bedrock directamente desde su entorno de desarrollo preferido. Con soporte integrado para la integración del tiempo de ejecución, la conectividad de la puerta de enlace y la gestión del ciclo de vida de los agentes, el servidor MCP simplifica la transición del desarrollo local al despliegue de producción en los servicios de Amazon Bedrock AgentCore .

El servidor MCP funciona con clientes MCP populares, como Kiro, Cursor, Claude Code y Amazon Q CLI, y proporciona comandos conversacionales para automatizar los flujos de trabajo complejos de desarrollo de agentes.

Requisitos previos

Antes de empezar, compruebe que dispone de lo siguiente:

Para obtener más información sobre Amazon Bedrock AgentCore, consulte la documentación de Amazon Bedrock AgentCore .

Instale las dependencias requeridas.

Instale los paquetes necesarios para el AgentCore desarrollo de Amazon Bedrock.

Para instalar los paquetes necesarios, ejecute los siguientes comandos:

# Install the AgentCore CLI
npm install -g @aws/agentcore

# Install the AgentCore Python SDK
pip install bedrock-agentcore

Paso 1: Instale el servidor MCP

Para instalar el servidor AgentCore MCP, agréguelo al archivo de configuración del cliente MCP. Cada cliente MCP almacena esta configuración en una ubicación diferente.

Adición de la configuración del servidor MCP

Elija su cliente MCP y añada la configuración correspondiente:

Para Kiro

Añadir a .kiro/settings/mcp.json (si no existe, consulte Creación de archivos de configuración):

{
  "mcpServers": {
    "bedrock-agentcore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "search_agentcore_docs",
        "fetch_agentcore_doc"
      ]
    }
  }
}

Para Cursor

Añadir a.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "bedrock-agentcore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "search_agentcore_docs",
        "fetch_agentcore_doc"
      ]
    }
  }
}

Para Amazon Q

La mejor práctica es configurar los servidores MCP para los agentes Q CLI individuales. Para obtener instrucciones de configuración, consulte Configuración de servidores MCP para Amazon Q CLI.

Para Amazon Q en IDE (código VS y JetBrains), consulte Uso de servidores MCP con Amazon Q en su IDE.

Para Claude Code

La configuración depende de la instalación:

Para la aplicación Claude Code independiente:

{
  "mcpServers": {
    "bedrock-agentcore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "search_agentcore_docs",
        "fetch_agentcore_doc"
      ]
    }
  }
}

Verifique la instalación del servidor MCP

Para comprobar que el servidor MCP está conectado y funciona correctamente, reinicie el cliente MCP después de añadir la configuración y confirme que están disponibles las siguientes herramientas:

Paso 2: Transforma un agente existente para AgentCore que sea compatible con Runtime

Para que su código de AgentCore agente existente sea compatible con Amazon Bedrock AgentCore Runtime, utilice el servidor MCP para guiar el proceso de transformación. Por ejemplo, si tiene un AgentCore agente de Strands, la transformación ayuda a convertirlo en Amazon Bedrock AgentCore-compatible mediante la actualización de las importaciones, las dependencias y la estructura de la aplicación.

Transforma tu código de agente

El servidor MCP guía a su cliente MCP para que realice los siguientes cambios en su código de AgentCore agente:

Agregue importaciones de bibliotecas en tiempo de ejecución

El servidor MCP añade las AgentCore importaciones necesarias:

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

Actualice las dependencias

El servidor MCP actualiza su requirements.txt archivo:

bedrock-agentcore
strands-agents

Inicialice la aplicación AgentCore

El servidor MCP agrega la inicialización de la aplicación:

app = BedrockAgentCoreApp()

Decora el punto de entrada principal

El servidor MCP convierte su función de controlador:

@app.entrypoint
def handler(event, context):
    # Your agent logic here
    pass

Agregue el ejecutor de aplicaciones

El servidor MCP agrega el ejecutor de aplicaciones:

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Procedimiento de transformación

Para transformar su AgentCore agente, abra el archivo de AgentCore agente existente (por ejemploweather_agent.py) en su cliente MCP y utilice el asistente de IA de su cliente MCP siguiendo el siguiente mensaje:

Transform this AgentCore agent code to be compatible with AgentCore runtime. Update the imports, dependencies, and application structure as needed.

Paso 3: Despliegue su agente en Runtime AgentCore

Después de transformar el AgentCore agente para que sea compatible con AgentCore Runtime, impleméntelo mediante la AgentCore CLI a través de su cliente MCP.

Implementación mediante la AgentCore CLI

El servidor MCP usa la AgentCore CLI para implementar el AgentCore agente. El proceso de implementación incluye:

Para implementar su AgentCore agente, utilice el asistente de IA de su cliente MCP con el siguiente mensaje:

Deploy this AgentCore agent to AgentCore runtime using the AgentCore CLI.

El servidor MCP ejecuta automáticamente los comandos CLI necesarios.

Verifique la implementación

Una vez completada la implementación, recibirá una confirmación con los siguientes detalles:

Paso 4: Pruebe el agente desplegado

Pruebe el AgentCore agente desplegado invocándolo a través de Amazon Bedrock Runtime AgentCore .

Invoque al agente

El servidor MCP utiliza la AgentCore CLI para invocar al AgentCore agente y mostrar los resultados, que incluyen:

Para probar el AgentCore agente desplegado, utilice el asistente de IA de su cliente MCP siguiendo el siguiente mensaje:

Test the deployed AgentCore agent with a sample request.

Revise el resultado de la invocación:

AgentCore Agent Response: Hello! I can help you with weather information.
Execution Time: 1.2s
Status: Success

Siguientes pasos

Una vez que haya implementado y probado correctamente su primer AgentCore agente con el servidor AgentCore MCP de Amazon Bedrock, podrá explorar capacidades adicionales:

Para obtener más información, consulte los siguientes temas: