Amazon Bedrock AgentCore MCP Server : programmez Vibe avec votre assistant de codage

Le serveur Amazon Bedrock AgentCore Model Context Protocol (MCP) vous aide à transformer, déployer et tester les AgentCore-compatible agents Amazon Bedrock directement depuis votre environnement de développement préféré. Grâce à la prise en charge intégrée de l'intégration des environnements d'exécution, de la connectivité des passerelles et de la gestion du cycle de vie des agents, le serveur MCP simplifie le passage du développement local au déploiement en production sur les services Amazon Bedrock AgentCore .

Le serveur MCP fonctionne avec des clients MCP populaires tels que Kiro, Cursor, Claude Code et Amazon Q CLI, fournissant des commandes conversationnelles pour automatiser les flux de travail complexes de développement d'agents.

Conditions préalables

Avant de commencer, vérifiez que vous disposez des éléments suivants :

Pour plus d'informations sur Amazon Bedrock AgentCore, consultez la documentation Amazon Bedrock AgentCore .

Installer les dépendances requises

Installez les packages nécessaires au AgentCore développement d'Amazon Bedrock.

Pour installer les packages requis, exécutez les commandes suivantes :

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

# Install the AgentCore Python SDK
pip install bedrock-agentcore

Étape 1 : Installation du serveur MCP

Pour installer le serveur AgentCore MCP, ajoutez-le au fichier de configuration de votre client MCP. Chaque client MCP enregistre cette configuration dans un emplacement différent.

Ajouter la configuration du serveur MCP

Choisissez votre client MCP et ajoutez la configuration correspondante :

Pour Kiro

Ajoutez à .kiro/settings/mcp.json (s'il n'existe pas, voir Création de fichiers de configuration) :

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Pour Cursor

Ajouter à .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"
      ]
    }
  }
}

Pour Amazon Q

La meilleure pratique consiste à configurer des serveurs MCP pour des agents Q CLI individuels. Pour les instructions de configuration, consultez la section Configuration des serveurs MCP pour Amazon Q CLI.

Pour Amazon Q dans les IDE (VS Code et JetBrains), consultez la section Utilisation de serveurs MCP avec Amazon Q dans votre IDE.

Pour Claude Code

La configuration dépend de votre installation :

Pour l'application Claude Code autonome :

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Vérifier l'installation du serveur MCP

Pour vérifier que le serveur MCP est connecté et fonctionne correctement, redémarrez votre client MCP après avoir ajouté la configuration et vérifiez que les outils suivants sont disponibles :

Étape 2 : Transformer un agent existant pour assurer la compatibilité avec AgentCore Runtime

Pour rendre votre code d' AgentCore agent existant compatible avec Amazon Bedrock AgentCore Runtime, utilisez le serveur MCP pour guider le processus de transformation. Par exemple, si vous avez un AgentCore agent Strands, la transformation permet de le convertir en Amazon Bedrock AgentCore-compatible en mettant à jour les importations, les dépendances et la structure de l'application.

Transformez le code de votre agent

Le serveur MCP guide votre client MCP pour qu'il apporte les modifications suivantes à votre code d' AgentCore agent :

Ajouter des importations de bibliothèques d'exécution

Le serveur MCP ajoute les AgentCore importations requises :

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

Mettre à jour les dépendances

Le serveur MCP met à jour votre requirements.txt fichier :

bedrock-agentcore
strands-agents

Initialisation de l'application AgentCore

Le serveur MCP ajoute l'initialisation de l'application :

app = BedrockAgentCoreApp()

Décorez le point d'entrée principal

Le serveur MCP convertit votre fonction de gestionnaire :

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

Ajouter un lanceur d'applications

Le serveur MCP ajoute le lanceur d'applications :

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

Procédure de transformation

Pour transformer votre AgentCore agent, ouvrez votre fichier d' AgentCore agent existant (par exemple,weather_agent.py) dans votre client MCP et utilisez l'assistant AI de votre client MCP en suivant le message suivant :

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

Étape 3 : Déployer votre agent sur AgentCore Runtime

Après avoir transformé votre AgentCore agent pour qu'il soit compatible avec AgentCore Runtime, déployez-le à l'aide de la AgentCore CLI via votre client MCP.

Déploiement à l'aide de la AgentCore CLI

Le serveur MCP utilise la AgentCore CLI pour déployer votre AgentCore agent. Le processus de déploiement inclut :

Pour déployer votre AgentCore agent, utilisez l'assistant AI de votre client MCP avec l'invite suivante :

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

Le serveur MCP exécute automatiquement les commandes CLI nécessaires.

Vérifier le déploiement

Une fois le déploiement terminé, vous recevez une confirmation contenant les informations suivantes :

Étape 4 : testez votre agent déployé

Testez votre AgentCore agent déployé en l'invoquant via Amazon Bedrock Runtime AgentCore .

Invoquez l'agent

Le serveur MCP utilise la AgentCore CLI pour appeler votre AgentCore agent et afficher les résultats, notamment :

Pour tester votre AgentCore agent déployé, utilisez l'assistant AI de votre client MCP en suivant le message suivant :

Test the deployed AgentCore agent with a sample request.

Passez en revue le résultat de l'invocation :

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

Étapes suivantes

Après avoir déployé et testé avec succès votre premier AgentCore agent avec le serveur Amazon Bedrock AgentCore MCP, vous pouvez explorer des fonctionnalités supplémentaires :

Pour plus d’informations, consultez les ressources suivantes :