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Servidor AgentCore MCP de Amazon Bedrock: programación de 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 en tiempo de ejecución, la conectividad de las pasarelas y la administración del ciclo de vida de los agentes, el servidor MCP simplifica la transición del desarrollo local a la implementación en producción en los servicios de Amazon Bedrock. AgentCore

El servidor MCP funciona con los clientes MCP más populares, como Kiro, Cursor, Claude Code y la CLI de Amazon Q, 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 desarrollo de Amazon Bedrock AgentCore .

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 de su 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

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

Para ver Amazon Q en los IDE (VS Code 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 agregar la configuración y confirme que están disponibles las siguientes herramientas:

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

Para que su código de AgentCore agente actual 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 al actualizar 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 las importaciones de bibliotecas en tiempo de ejecución

El servidor MCP agrega las AgentCore importaciones necesarias:

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

Actualice las dependencias

El servidor MCP actualiza el archivorequirements.txt:

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 a su AgentCore agente, abra el archivo de AgentCore agente existente (por ejemploweather_agent.py) en su cliente de MCP y utilice el asistente de IA de su cliente de MCP con 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 su AgentCore agente para que sea compatible con AgentCore Runtime, impleméntelo mediante la AgentCore CLI a través de su cliente MCP.

Implemente mediante la CLI AgentCore

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

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

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

El servidor MCP ejecuta automáticamente los comandos de la CLI necesarios.

Verifique la implementación

Una vez finalizada 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 usa la AgentCore CLI para invocar a su AgentCore agente y mostrar los resultados, entre los que se incluyen:

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

Test the deployed AgentCore agent with a sample request.

Revisa el resultado de la invocación:

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

Siguientes pasos

Tras implementar y probar correctamente su primer AgentCore agente con el servidor AgentCore MCP de Amazon Bedrock, puede explorar otras capacidades:

Para obtener más información, consulte los siguientes temas: