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Répertorier les outils disponibles dans une AgentCore passerelle - Amazon Bedrock AgentCore

Répertorier les outils disponibles dans une AgentCore passerelle

Pour répertorier tous les outils disponibles fournis par une AgentCore passerelle, envoyez une requête POST au point de terminaison MCP de la passerelle et spécifiez tools/list comme méthode dans le corps de la demande :

POST /mcp HTTP/1.1 Host: ${GatewayEndpoint} Content-Type: application/json Authorization: ${Authorization header} ${RequestBody}

Remplacez les valeurs suivantes :

  • ${GatewayEndpoint}— L'URL de la passerelle, telle que fournie dans la réponse de l'CreateGatewayAPI.

  • ${Authorization header}— Les informations d'autorisation fournies par le fournisseur d'identité lorsque vous configurez l'autorisation entrante.

  • ${RequestBody}— La charge utile JSON du corps de la requête, telle que spécifiée dans les outils de listage du Model Context Protocol (MCP). Inclure tools/list en tant quemethod.

Note

Pour obtenir la liste des paramètres éventuellement pris en charge pourtools/list, consultez l'paramsobjet dans le corps de la demande dans la section Outils de la documentation du protocole Model Context. En haut de la page, à côté de la barre de recherche, vous pouvez sélectionner la version de MCP dont vous souhaitez consulter la documentation. Assurez-vous que la version est prise en charge par Amazon Bedrock AgentCore.

La réponse renvoie une liste des outils disponibles avec leurs noms, leurs descriptions et leurs schémas de paramètres.

Exemples de code pour les outils de création de listes

Pour voir des exemples de liste des outils disponibles dans la passerelle, sélectionnez l'une des méthodes suivantes :

Exemple
Python requests package
  1. import requests import json def list_tools(gateway_url, access_token): headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {access_token}" } payload = { "jsonrpc": "2.0", "id": "list-tools-request", "method": "tools/list" } 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 tools = list_tools(gateway_url, access_token) print(json.dumps(tools, indent=2))
MCP Client
  1. import asyncio from mcp import ClientSession from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client async def execute_mcp( url, token, 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. List available tools print("Listing tools...") cursor = True tools = [] while cursor: next_cursor = cursor if type(cursor) == bool: next_cursor = None list_tools_response = await session.list_tools(next_cursor) tools.extend(list_tools_response.tools) cursor = list_tools_response.nextCursor tool_names = [] if tools: for tool in tools: tool_names.append(tool.name) tool_names_string = "\n".join(tool_names) print( f"List MCP tools. # of tools - {len(tools)}" f"List of tools - \n{tool_names_string}\n" ) async def main(): url = "https://${GatewayEndpoint}/mcp" token = "your_bearer_token_here" # Optional additional headers additional_headers = { "Content-Type": "application/json", } await execute_mcp( url=url, token=token, headers=additional_headers ) # Run the async function if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
Strands MCP Client
  1. from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client import os 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]}") run_agent(<MCP URL>, <Access token>)
LangGraph MCP Client
  1. import asyncio from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient def list_tools( url, headers ): mcp_client = MultiServerMCPClient( { "agent": { "transport": "streamable_http", "url": url, "headers": headers, } } ) tools = asyncio.run(mcp_client.get_tools()) tool_details = [] tool_names = [] for tool in tools: tool_names.append(f"{tool.name}") tool_detail = f"{tool.name} - {tool.description} \n" tool_properties = tool.args_schema.get('properties', {}) properties = [] for property_name, tool_property in tool_properties.items(): properties.append(f"{property_name} - {tool_property.get('description', None)} \n") tool_details.append(f"{tool_detail}{"\n".join(properties)}") tool_details_string = "\n".join(tool_details) tool_names_string = "\n".join(tool_names) print( f"Langchain: List MCP tools. # of tools - {len(tools)}\n", f"Langchain: List of tool names - \n{tool_names_string}\n" f"Langchain: Details of tools - \n{tool_details_string}\n" )
Note

Si la recherche est activée sur la passerelle, l'outil de recherche x_amz_bedrock_agentcore_search sera répertorié en premier dans la réponse.