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Integración con el servidor MCP - Pruebas de carga distribuidas en AWS
Paso 1: Obtenga el punto final y el token de acceso de MCPPaso 2: Realice una prueba con MCP InspectorPaso 3: Configurar los clientes de desarrollo de IARote el secreto del cliente del servidor MCPEjemplos de peticiones

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Integración con el servidor MCP

Si implementó el componente opcional del servidor MCP durante la implementación de la solución, puede integrar la solución de pruebas de carga distribuidas con herramientas de desarrollo de IA compatibles con el protocolo Model Context. El servidor MCP proporciona acceso programático para recuperar, gestionar y analizar las pruebas de carga a través de asistentes de inteligencia artificial.

Puede conectarse al servidor MCP del DLT mediante el cliente que prefiera (la CLI de Kiro, Claude, etc.), cada uno de los cuales tiene instrucciones de configuración ligeramente diferentes. En esta sección se proporcionan instrucciones de configuración para MCP Inspector, Kiro CLI, Cline y Amazon Quick.

Paso 1: Obtenga el punto final y el token de acceso de MCP

Antes de configurar cualquier cliente MCP, debe recuperar el punto final y el token de acceso del servidor MCP desde la consola web de DLT.

  1. Navegue hasta la página del servidor MCP en la consola web de Distributed Load Testing.

  2. Busque la sección de puntos finales del servidor MCP.

  3. Copie la URL del punto final con el botón Copiar la URL del punto final. La URL del punto final sigue el formato: https://{gateway-id}.gateway.bedrock-agentcore.{region}.amazonaws.com/mcp

  4. Busque la sección del token de acceso.

  5. Copie el token de acceso con el botón Copiar el token de acceso.

importante

Mantén tu token de acceso seguro. No lo compartas públicamente. De forma predeterminada, el token proporciona acceso de solo lectura a su solución de pruebas de carga distribuidas a través de la interfaz MCP. Si el servidor MCP se implementa en modo de ReadWrite acceso, el token también permite las operaciones de creación, actualización y eliminación. Para obtener más información, consulte la especificación de las herramientas MCP en la Guía para desarrolladores.

La página de credenciales del servidor MCP muestra el punto final y el token de acceso

Paso 2: Realice una prueba con MCP Inspector

El protocolo Model Context ofrece MCP Inspector, una herramienta para conectarse directamente a los servidores MCP e invocar herramientas. Esto proporciona una interfaz de usuario cómoda y ejemplos de solicitudes de red para probar la conexión del servidor MCP antes de configurar los clientes de IA.

nota

MCP Inspector requiere la versión 0.17 o posterior. Todas las solicitudes también se pueden realizar directamente con JSON RPC, pero MCP Inspector proporciona una interfaz más fácil de usar.

Instale y ejecute MCP Inspector

  1. Instale npm si es necesario.

  2. Ejecute el siguiente comando para iniciar MCP Inspector:

    npx @modelcontextprotocol/inspector

Configure la conexión

  1. En la interfaz del Inspector MCP, introduzca la URL del punto final del servidor MCP.

  2. Agregue un encabezado de autorización con su token de acceso.

  3. Elige Conectar para establecer la conexión.

Pantalla de configuración de MCP Inspector

Invoque herramientas

Una vez conectado, puede probar las herramientas MCP disponibles:

  1. Consulte la lista de herramientas disponibles en el panel de la izquierda.

  2. Seleccione una herramienta (por ejemplo,list_scenarios).

  3. Proporcione los parámetros necesarios.

  4. Elija Invoke para ejecutar la herramienta y ver la respuesta.

MCP Inspector muestra las herramientas disponibles y la invocación

Paso 3: Configurar los clientes de desarrollo de IA

Después de verificar la conexión de su servidor MCP con MCP Inspector, puede configurar su cliente de desarrollo de IA preferido.

CLI de Kiro

La CLI de Kiro (anteriormente denominada CLI para desarrolladores de Amazon Q) proporciona acceso al AI-assisted desarrollo desde la línea de comandos con la integración con MCP Server.

Pasos de configuración

  1. Edite el archivo de configuración mcp.json. Para obtener más información sobre la ubicación de los archivos de configuración, consulte el Protocolo de contexto modelo (MCP) en la documentación de la CLI de Kiro.

  2. Añada la configuración del servidor DLT MCP:

    {
  "mcpServers": {
    "dlt-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://<gateway-id>.gateway.bedrock-agentcore.<region>.amazonaws.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <access-token>"
      }
    }
  }
}

Sustituya <gateway-id> y <region> por los valores de la URL de punto final de su servidor MCP y <access-token> por el valor que copió en el paso 1.

Verifique la configuración

  1. En un terminal, escriba kiro-cli para iniciar la CLI de Kiro.

  2. Escriba /mcp para ver todos los servidores MCP disponibles.

  3. Escriba /tools para ver las herramientas disponibles que proporcionan los servidores MCP dlt-mcp y otros servidores MCP configurados.

  4. Compruebe que se dlt-mcp inicialice correctamente.

Cline

Cline es un asistente de codificación de IA que admite la integración del servidor MCP.

Pasos de configuración

  1. En Cline, vaya a Administrar servidores MCP > Configurar > Configurar servidores MCP.

  2. Actualice el archivo cline_mcp_settings.json:

    {
  "mcpServers": {
    "dlt-mcp": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://<gateway-id>.gateway.bedrock-agentcore.<region>.amazonaws.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <access-token>"
      }
    }
  }
}

    Sustituya <gateway-id> y por <region> los valores de la URL de punto final de su servidor MCP y <access-token> por el valor que copió en el paso 1.

  3. Guarde el archivo de configuración.

  4. Reinicie Cline para aplicar los cambios.

Amazon Quick

Amazon Quick (anteriormente Amazon Quick Suite) proporciona una plataforma integral de asistente de inteligencia artificial compatible con las acciones del servidor MCP.

Requisitos previos

Antes de configurar el servidor MCP en Amazon Quick, debe recuperar las credenciales de OAuth del grupo de usuarios de Cognito de su implementación de DLT:

  1. Navegue hasta la consola de AWS. CloudFormation

  2. Seleccione la pila de pruebas de carga distribuidas.

  3. En la pestaña Resultados, localice y copie el ID del grupo de usuarios de Cognito asociado a su implementación de DLT.

  4. Vaya a la consola de Amazon Cognito.

  5. Seleccione el grupo de usuarios utilizando el ID del grupo de usuarios de las CloudFormation salidas.

  6. En el menú de navegación de la izquierda, selecciona Integración de aplicaciones > Clientes de aplicaciones.

  7. Busca el cliente de la aplicación cuyo nombre termine en m2m (máquina a máquina) y selecciónalo.

  8. En la página de detalles del cliente de la aplicación, copia el ID de cliente. Para revelar el secreto del cliente, selecciona Mostrar secreto del cliente y, a continuación, copia el valor.

  9. Vuelva al grupo de usuarios y obtenga el dominio del grupo de usuarios en la pestaña Dominio.

  10. Cree la URL del punto final del token /oauth2/token agregándola al final del dominio.

Pasos de configuración

  1. En Amazon Quick, cree un agente nuevo o seleccione un agente existente.

  2. Añada un mensaje de agente que describa cómo interactuar con el servidor DLT MCP.

  3. Agregue una nueva acción y seleccione la acción del servidor MCP.

  4. Configure los detalles del servidor MCP:

    • URL del servidor MCP: su punto final MCP de DLT

    • Tipo de autenticación: autenticación Service-based

    • Punto final del token: la URL del punto final del token de Cognito

    • ID de cliente: el ID de cliente del cliente de la aplicación m2m

    • Secreto del cliente: el secreto del cliente del cliente de la aplicación m2m

  5. Guarde la configuración de la acción del servidor MCP.

  6. Agregue la nueva acción del servidor MCP a su agente.

Inicie y pruebe el agente

  1. Inicie el agente en Amazon Quick.

  2. Inicie una conversación con el agente mediante instrucciones en lenguaje natural.

  3. El agente utilizará las herramientas del MCP para recuperar y analizar los datos de las pruebas de carga.

Rote el secreto del cliente del servidor MCP

Si utiliza la autenticación basada en servicios (máquina a máquina) para conectar un cliente MCP a la solución, es responsable de rotar el secreto de cliente que utiliza el cliente.

¿A qué credencial se aplica esto

La solución emite dos credenciales MCP diferentes. Solo una de ellas requiere la rotación manual.

Credencial Utilizado por Rotation (Rotación)

Token de acceso de usuario: copiado de la página del servidor MCP de la consola web

MCP Inspector, Kiro CLI, Cline y otros clientes que envían un encabezado Authorization: Bearer

No se requiere ninguno. Se trata de un token de acceso de Amazon Cognito de corta duración que caduca aproximadamente una hora después de su emisión. Para obtener un token nuevo, vuelva a la página del servidor MCP y cópielo de nuevo.

Machine-to-machine ID y secreto del cliente: recuperados del grupo de usuarios de Amazon Cognito

Amazon Quick y cualquier otro cliente configurado para la autenticación basada en servicios

Se requiere rotación manual. El secreto del cliente es duradero y no caduca por sí solo.

El resto de esta sección se aplica al secreto del cliente de máquina a máquina. La solución crea esta credencial como un cliente de la aplicación Amazon Cognito denominado <stack-name>-userpool-client-m2m cuando se implementa con la opción Deploy Optional MCP Server configurada en. Yes Para obtener instrucciones de recuperación, consulte los requisitos previos en Amazon Quick. Amazon Quick

importante

Trate el secreto del cliente como lo haría con cualquier otra credencial de larga duración:

  • No la transfieras al control de código fuente, ni la insertes en el código de la aplicación ni la pegues en los rastreadores de problemas, el chat o la documentación.

  • No lo escriba en los registros, en los resultados de compilaciones ni en los resultados de los CI/CD trabajos.

  • Almacénelo en un administrador de secretos, como AWS Secrets Manager, o en el almacén de credenciales cifradas del cliente MCP que lo consume. No lo guarde en un archivo de texto sin formato.

  • Conceda acceso al secreto solo a quienes lo necesiten, como usted y los servicios que consumen el secreto.

Cadencia de rotación recomendada

Cambie el secreto del cliente de máquina a máquina al menos cada 90 días. Cambie de inmediato, fuera del horario habitual, siempre que ocurra alguna de las siguientes situaciones:

  • Sospecha o confirma que el secreto ha sido descubierto.

  • Un operador con acceso al secreto abandona el equipo o cambia de rol.

  • Se retira un cliente de MCP que estaba configurado con el secreto.

Rotación del secreto

Un cliente de la aplicación Amazon Cognito admite hasta dos secretos de cliente activos al mismo tiempo. Para alternar, añada un segundo secreto, migre sus clientes de MCP a este y, a continuación, elimine el original, sin interrumpir el acceso a MCP.

El identificador de cliente no cambia durante la rotación, por lo que no es necesario actualizar la CloudFormation pila de AWS de la solución, el punto de enlace del servidor MCP o el punto de enlace del token. Solo cambia el valor secreto almacenado en su cliente MCP.

  1. Agregue un segundo secreto de cliente. Amazon Cognito genera el valor y lo devuelve en la respuesta.

    aws cognito-idp add-user-pool-client-secret \
  --user-pool-id <user-pool-id> \
  --client-id <m2m-client-id> \
  --region <region>
    importante

    Copie el ClientSecretValue de la respuesta y guárdelo de forma segura antes de continuar. Amazon Cognito devuelve el valor secreto generado solo en esta respuesta y no lo vuelve a revelar; list-user-pool-client-secrets ni la consola de Amazon Cognito lo mostrará. Si pierde el valor, elimine el secreto y añada uno nuevo.

    El secreto original sigue siendo válido en este momento, por lo que cualquier cliente MCP que siga configurado con él seguirá funcionando.

  2. Actualice cada cliente MCP para que utilice el nuevo secreto. En Amazon Quick, modifique la acción del servidor MCP y sustituya el valor del secreto del cliente, dejando la URL del servidor MCP, el punto final del token y el identificador de cliente sin cambios. Guarda la acción.

  3. Valide que el nuevo secreto emita fichas. Solicita la concesión de credenciales de cliente desde el punto de conexión de tokens de tu grupo de usuarios.

    curl -X POST https://<user-pool-domain>/oauth2/token \
  -H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \
  -d 'grant_type=client_credentials' \
  -d 'client_id=<m2m-client-id>' \
  -d 'client_secret=<new-client-secret>' \
  -d 'scope=dlt-mcp-gateway/read'

    Una respuesta correcta contiene un access_token campo. A continuación, confirme el acceso de extremo a extremo invocando una herramienta MCP del cliente que ha reconfigurado; por ejemplo, pida al agente que haga una lista de los escenarios de prueba.

  4. Enumera los secretos del cliente para identificar el secreto original. Cada secreto se identifica con una ClientSecretId en el formato <client-id>--<epoch-create-time> . Usa el ClientSecretCreateDate campo para distinguir el secreto original del que acabas de añadir.

    aws cognito-idp list-user-pool-client-secrets \
  --user-pool-id <user-pool-id> \
  --client-id <m2m-client-id> \
  --region <region>

  5. Invalida el secreto original. Tras esta llamada, Amazon Cognito ya no emite tokens a ningún cliente que presente el secreto anterior.

    aws cognito-idp delete-user-pool-client-secret \
  --user-pool-id <user-pool-id> \
  --client-id <m2m-client-id> \
  --client-secret-id <old-client-secret-id> \
  --region <region>
nota

Al rotar se aplican dos restricciones:

  • Un cliente de aplicación puede tener un máximo de dos secretos. Si ya existen dos, elimina el que ya no necesites antes de añadir otro.

  • No puedes eliminar el último secreto que queda en un cliente de aplicación.

El add-user-pool-client-secret comando también acepta un --client-secret parámetro opcional para proporcionar tu propio valor. Si proporciona un valor, Amazon Cognito no lo devuelve en la respuesta, por lo que debe almacenarlo antes de realizar la llamada. Se recomienda dejar que Amazon Cognito genere el secreto.

Si se descubrió el secreto

Siga los pasos anteriores y complete el paso 5 (eliminar el secreto anterior) lo antes posible, en lugar de esperar a que pase un período de mantenimiento. A continuación, realice las siguientes acciones adicionales.

  • Tenga en cuenta los tokens ya emitidos. La eliminación de un secreto impide que Amazon Cognito emita nuevos tokens, pero los tokens de acceso obtenidos con el secreto expuesto siguen siendo válidos hasta que caduquen, hasta aproximadamente una hora. Eliminar el secreto no lo invalida.

  • Limite lo que pueden hacer esos tokens. Si su implementación usa el modo de ReadWrite acceso, realice una actualización de la CloudFormation pila de AWS con el modo de acceso al servidor MCP configurado en. ReadOnly Esto elimina las herramientas de escritura y restringe los permisos de IAM de la función Lambda del servidor MCP a GET las solicitudes, por lo que los tokens pendientes no pueden crear, modificar, eliminar ni iniciar escenarios de prueba. Consulte las especificaciones de las herramientas MCP en la Guía para desarrolladores para conocer el comportamiento de cada modo de acceso.

  • Revise para qué se usó la credencial. Compruebe el historial de pruebas de la solución y los CloudWatch registros de Amazon para la función Lambda del servidor MCP para ver si hay actividad inesperada. Si la implementación utilizó el modo de ReadWrite acceso, revise también los escenarios de prueba y el contenido del public/test-scenarios/ prefijo del bucket de escenarios para ver si hay cambios no autorizados.

nota

Para rechazar todas las solicitudes de MCP de inmediato, independientemente de la validez del token, actualice la pila con la opción Deploy Optional MCP Server configurada en. No De este modo, se elimina la puerta de enlace. AgentCore

Úselo solo cuando deba garantizar que ningún token pendiente pueda llegar al servidor MCP. Si se establece el parámetro en, No también se elimina el cliente de aplicaciones de máquina a máquina. Al volver a configurarlo para Yes crear un nuevo cliente de aplicación con un nuevo ID de cliente y un nuevo secreto. A continuación, debe reconfigurar cada cliente de MCP con el nuevo ID de cliente y el nuevo secreto.

Ejemplos de peticiones

Los siguientes ejemplos muestran cómo interactuar con su asistente de IA para analizar los datos de las pruebas de carga a través de la interfaz MCP. Personalice los identificadores, los intervalos de fechas y los criterios de las pruebas para que coincidan con sus necesidades específicas de prueba.

Para obtener información detallada sobre las herramientas MCP disponibles y sus parámetros, consulte la especificación de las herramientas MCP en la Guía para desarrolladores.

Consulta sencilla de los resultados de las pruebas

La interacción del lenguaje natural con el servidor MCP puede ser tan simple Show me the load tests that have completed in the last 24 hours with their associated completion status o más descriptiva, como

Use list_scenarios to find my load tests. Then use get_latest_test_run to show me the basic execution data and performance metrics for the most recent test. If the results look concerning, also get the detailed performance metrics using get_test_run.

Análisis de rendimiento interactivo con divulgación progresiva

I need to analyze my load test performance, but I'm not sure which specific tests to focus on. Please help me by:

1. First, use list_scenarios to show me available test scenarios
2. Ask me which tests I want to analyze based on the list you show me
3. For my selected tests, use list_test_runs to get the test run history
4. Then use get_test_run with the test_run_id to get detailed response times, throughput, and error rates
5. If I want to compare tests, use get_baseline_test_run to compare against the baseline
6. If there are any issues, use get_test_run_artifacts to help me understand what went wrong

Please guide me through this step by step, asking for clarification whenever you need more specific information.

Validación de la disponibilidad de producción

Help me validate if my API is ready for production deployment:

1. Use list_scenarios to find recent test scenarios
2. For the most recent test scenario, use get_latest_test_run to get basic execution data
3. Use get_test_run with that test_run_id to get detailed response times, error rates, and throughput
4. Use get_scenario_details with the test_id to show me what load patterns and endpoints were tested
5. If I have a baseline, use get_baseline_test_run to compare current results with the baseline
6. Provide a clear go/no-go recommendation based on the performance data
7. If there are any concerns, use get_test_run_artifacts to help identify potential issues

My SLA requirements are: response time under [X]ms, error rate under [Y]%.

Análisis de tendencias de rendimiento

Analyze the performance trend for my load tests over the past [TIME_PERIOD]:

1. Use list_scenarios to get all test scenarios
2. For each scenario, use list_test_runs with start_date and end_date to get tests from that period
3. Use get_test_run for the key test runs to get detailed metrics
4. Use get_baseline_test_run to compare against the baseline
5. Identify any significant changes in response times, error rates, or throughput
6. If you detect performance degradation, use get_test_run_artifacts on the problematic tests to help identify causes
7. Present the trend analysis in a clear format showing whether performance is improving, stable, or degrading

Focus on completed tests and limit results to [N] tests if there are too many.

Solución de problemas de pruebas falli

Help me troubleshoot my failed load tests:

1. Use list_scenarios to find test scenarios
2. For each scenario, use list_test_runs to find recent test runs
3. Use get_test_run with the test_run_id to get the basic execution data and failure information
4. Use get_test_run_artifacts to get detailed error messages and logs
5. Use get_scenario_details to understand what was being tested when it failed
6. If I have a similar test that passed, use get_baseline_test_run to identify differences
7. Summarize the causes of failure and suggest next steps for resolution

Show me the most recent [N] failed tests from the past [TIME_PERIOD].