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Intégration au serveur MCP - Tests de charge distribués sur AWS
Étape 1 : Obtenir le point de terminaison MCP et le jeton d'accèsÉtape 2 : Testez avec MCP InspectorÉtape 3 : Configuration des clients de développement d'IAFaire pivoter le code secret du client du serveur MCPExemples d’invites

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Intégration au serveur MCP

Si vous avez déployé le composant optionnel MCP Server lors du déploiement de la solution, vous pouvez intégrer la solution Distributed Load Testing à des outils de développement d'IA prenant en charge le protocole Model Context. Le serveur MCP fournit un accès programmatique pour récupérer, gérer et analyser les tests de charge via des assistants IA.

Vous pouvez vous connecter au serveur DLT MCP à l'aide du client de votre choix (Kiro CLI, Claude, etc.), dont les instructions de configuration sont légèrement différentes pour chacun. Cette section fournit des instructions de configuration pour MCP Inspector, Kiro CLI, Cline et Amazon Quick.

Étape 1 : Obtenir le point de terminaison MCP et le jeton d'accès

Avant de configurer un client MCP, vous devez récupérer votre point de terminaison du serveur MCP et votre jeton d'accès depuis la console Web DLT.

  1. Accédez à la page du serveur MCP dans la console Web Distributed Load Testing.

  2. Localisez la section MCP Server Endpoint.

  3. Copiez l'URL du point de terminaison en utilisant le bouton Copier l'URL du point de terminaison. L'URL du point de terminaison suit le format suivant : https://{gateway-id}.gateway.bedrock-agentcore.{region}.amazonaws.com/mcp

  4. Localisez la section Jeton d'accès.

  5. Copiez le jeton d'accès à l'aide du bouton Copier le jeton d'accès.

Important

Sécurisez votre jeton d'accès. Ne le partagez pas publiquement. Par défaut, le jeton fournit un accès en lecture seule à votre solution de test de charge distribué via l'interface MCP. Si le serveur MCP est déployé en mode ReadWrite accès, le jeton permet également les opérations de création, de mise à jour et de suppression. Pour plus d'informations, reportez-vous à la spécification des outils MCP dans le Guide du développeur.

Page d'identification du serveur MCP affichant le point de terminaison et le jeton d'accès

Étape 2 : Testez avec MCP Inspector

Le protocole Model Context propose MCP Inspector, un outil permettant de se connecter directement aux serveurs MCP et d'invoquer des outils. Cela fournit une interface utilisateur pratique et des exemples de demandes réseau pour tester votre connexion au serveur MCP avant de configurer les clients AI.

Note

MCP Inspector nécessite la version 0.17 ou ultérieure. Toutes les demandes peuvent également être effectuées directement avec JSON RPC, mais MCP Inspector fournit une interface plus conviviale.

Installation et lancement de MCP Inspector

  1. Installez npm si nécessaire.

  2. Exécutez la commande suivante pour lancer MCP Inspector :

    npx @modelcontextprotocol/inspector

Configuration de la connexion

  1. Dans l'interface MCP Inspector, entrez l'URL de votre point de terminaison du serveur MCP.

  2. Ajoutez un en-tête d'autorisation avec votre jeton d'accès.

  3. Choisissez Connecter pour établir la connexion.

Écran de configuration de MCP Inspector

Outils d'invocation

Une fois connecté, vous pouvez tester les outils MCP disponibles :

  1. Parcourez la liste des outils disponibles dans le panneau de gauche.

  2. Sélectionnez un outil (par exemple,list_scenarios).

  3. Fournissez tous les paramètres requis.

  4. Choisissez Invoke pour exécuter l'outil et afficher la réponse.

MCP Inspector montrant les outils disponibles et l'invocation

Étape 3 : Configuration des clients de développement d'IA

Après avoir vérifié votre connexion au serveur MCP avec MCP Inspector, vous pouvez configurer votre client de développement d'IA préféré.

Kiro CLI

La CLI Kiro (anciennement Amazon Q Developer CLI) fournit un accès en ligne de commande au AI-assisted développement grâce à l'intégration du serveur MCP.

Étapes de configuration

  1. Modifiez le fichier mcp.json de configuration. Pour plus d'informations sur l'emplacement des fichiers de configuration, reportez-vous au protocole MCP (Model Context Protocol) dans la documentation de la CLI Kiro.

  2. Ajoutez la configuration de votre serveur DLT MCP :

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

Remplacez <gateway-id> et <region> par les valeurs de l'URL de votre point de terminaison du serveur MCP et <access-token> par la valeur que vous avez copiée à l'étape 1.

Vérifiez la configuration

  1. Dans un terminal, tapez kiro-cli pour lancer l'interface de ligne de commande Kiro.

  2. Tapez /mcp pour voir tous les serveurs MCP disponibles.

  3. Tapez /tools pour voir les outils disponibles fournis par les serveurs MCP dlt-mcp et les autres serveurs MCP configurés.

  4. Vérifiez que l'initialisation est dlt-mcp réussie.

Cline

Cline est un assistant de codage basé sur l'IA qui prend en charge l'intégration du serveur MCP.

Étapes de configuration

  1. Dans Cline, accédez à Gérer les serveurs MCP > Configurer > Configurer les serveurs MCP.

  2. Mettez à jour le cline_mcp_settings.json fichier :

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

    Remplacez <gateway-id> et <region> par les valeurs de l'URL de votre point de terminaison du serveur MCP et <access-token> par la valeur que vous avez copiée à l'étape 1.

  3. Enregistrez le fichier de configuration.

  4. Redémarrez Cline pour appliquer les modifications.

Amazon Quick

Amazon Quick (anciennement Amazon Quick Suite) fournit une plateforme d'assistant IA complète prenant en charge les actions du serveur MCP.

Conditions préalables

Avant de configurer le serveur MCP dans Amazon Quick, vous devez récupérer les informations d'identification OAuth depuis le groupe d'utilisateurs Cognito de votre déploiement DLT :

  1. Accédez à la CloudFormation console AWS.

  2. Sélectionnez la pile de tests de charge distribués.

  3. Dans l'onglet Sorties, localisez et copiez l'ID du groupe d'utilisateurs Cognito associé à votre déploiement DLT.

  4. Accédez à la console Amazon Cognito.

  5. Sélectionnez le groupe d'utilisateurs à l'aide de l'ID du groupe d'utilisateurs figurant dans les CloudFormation sorties.

  6. Dans la barre de navigation de gauche, sélectionnez Intégration des applications > Clients de l'application.

  7. Localisez le client de l'application dont le nom se termine par m2m (machine à machine) et sélectionnez-le.

  8. Sur la page des détails du client de l'application, copiez l'ID client. Pour révéler le secret du client, choisissez Afficher le secret du client, puis copiez la valeur.

  9. Retournez au groupe d'utilisateurs et récupérez le domaine du groupe d'utilisateurs dans l'onglet Domaine.

  10. Créez l'URL du point de terminaison du jeton en l'ajoutant /oauth2/token à la fin du domaine.

Étapes de configuration

  1. Dans Amazon Quick, créez un nouvel agent ou sélectionnez un agent existant.

  2. Ajoutez une invite d'agent qui décrit comment interagir avec le serveur DLT MCP.

  3. Ajoutez une nouvelle action et sélectionnez l'action du serveur MCP.

  4. Configurez les détails du serveur MCP :

    • URL du serveur MCP  : votre point de terminaison DLT MCP

    • Type d'authentification  : Service-based authentification

    • Point de terminaison du jeton  : URL de votre point de terminaison du jeton Cognito

    • ID client  : ID client du client de l'application m2m

    • Secret du client  : le secret du client de l'application m2m

  5. Enregistrez la configuration des actions du serveur MCP.

  6. Ajoutez la nouvelle action MCP Server à votre agent.

Lancez et testez l'agent

  1. Lancez l'agent dans Amazon Quick.

  2. Entamez une conversation avec l'agent en utilisant des instructions en langage naturel.

  3. L'agent utilisera les outils MCP pour récupérer et analyser les données de vos tests de charge.

Faire pivoter le code secret du client du serveur MCP

Si vous utilisez l'authentification basée sur les services (machine à machine) pour connecter un client MCP à la solution, vous êtes responsable de la rotation du secret client utilisé par le client.

À quel titre cela s'applique

La solution émet deux informations d'identification MCP différentes. Un seul d'entre eux nécessite une rotation manuelle.

Informations d'identification Utilisé par Rotation

Jeton d'accès utilisateur  : copié depuis la page MCP Server de la console Web

MCP Inspector, Kiro CLI, Cline et autres clients qui envoient un en-tête Authorization: Bearer

Aucune n'est requise. Il s'agit d'un jeton d'accès Amazon Cognito de courte durée qui expire environ une heure après son émission. Pour obtenir un nouveau jeton, retournez à la page du serveur MCP et copiez-le à nouveau.

Machine-to-machine ID client et secret client  : extraits du groupe d'utilisateurs Amazon Cognito

Amazon Quick et tout autre client configuré pour l'authentification basée sur les services

Rotation manuelle requise. Le secret client a une longue durée de vie et n'expire pas de lui-même.

Le reste de cette section s'applique au secret client de machine à machine. La solution crée ces informations d'identification en tant que client d'application Amazon Cognito nommé <stack-name>-userpool-client-m2m lors du déploiement avec le paramètre Deploy Optional MCP Server réglé sur. Yes Pour obtenir des instructions de récupération, consultez les prérequis dans Amazon Quick.

Important

Traitez le secret client comme vous le feriez pour tout autre identifiant à longue durée de vie :

  • Ne le confiez pas au contrôle de source, ne l'intégrez pas dans le code de l'application ou ne le collez pas dans des outils de suivi des problèmes, des discussions ou de la documentation.

  • Ne l'écrivez pas dans les journaux, les résultats de compilation ou les résultats des CI/CD tâches.

  • Stockez-le dans un gestionnaire de secrets tel qu'AWS Secrets Manager, ou dans le magasin d'informations d'identification chiffrées du client MCP qui le consomme. Ne le conservez pas dans un fichier en texte brut.

  • Accordez l'accès au secret uniquement à ceux qui en ont besoin, comme vous et les services qui le consomment.

Cadence de rotation recommandée

Faites pivoter le secret client machine à machine au moins tous les 90 jours. Effectuez une rotation immédiate, en dehors de l'horaire habituel, chaque fois que l'une des situations suivantes se produit :

  • Vous soupçonnez ou confirmez que le secret a été dévoilé.

  • Un opérateur ayant accès au secret quitte l'équipe ou change de rôle.

  • Vous retirez un client MCP qui a été configuré avec le secret.

Faites pivoter le secret

Un client d'application Amazon Cognito prend en charge jusqu'à deux secrets clients actifs en même temps. Effectuez une rotation en ajoutant un second secret, en y faisant migrer vos clients MCP, puis en supprimant l'original, sans interruption de l'accès au MCP.

L'ID client ne change pas pendant la rotation, vous n'avez donc pas besoin de mettre à jour la CloudFormation pile AWS de la solution, le point de terminaison du serveur MCP ou le point de terminaison du jeton. Seule la valeur secrète stockée dans votre client MCP change.

  1. Ajoutez un second secret client. Amazon Cognito génère la valeur et la renvoie dans la réponse.

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

    Copiez le ClientSecretValue contenu de la réponse et stockez-le en lieu sûr avant de continuer. Amazon Cognito renvoie la valeur secrète générée uniquement dans cette réponse et ne la révèle plus jamais. Ni la console Amazon Cognito list-user-pool-client-secrets ni la console Amazon Cognito ne l'afficheront. Si vous perdez la valeur, supprimez le secret et ajoutez-en un nouveau.

    Le secret d'origine reste valide à ce stade, de sorte que tout client MCP encore configuré avec celui-ci continue de fonctionner.

  2. Mettez à jour chaque client MCP pour utiliser le nouveau secret. Pour Amazon Quick, modifiez l'action du serveur MCP et remplacez la valeur Client Secret, en laissant l'URL du serveur MCP, le point de terminaison du jeton et l'ID client inchangés. Enregistrez l'action.

  3. Vérifiez que le nouveau secret émet des jetons. Demandez l'octroi d'informations d'identification client depuis le point de terminaison des jetons de votre groupe d'utilisateurs.

    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'

    Une réponse réussie contient un access_token champ. Confirmez ensuite l'accès de bout en bout en invoquant un outil MCP depuis le client que vous avez reconfiguré. Par exemple, demandez à l'agent de répertorier vos scénarios de test.

  4. Dressez la liste des secrets du client pour identifier l'original. Chaque secret est identifié par un ClientSecretId dans le format <client-id>--<epoch-create-time> . Utilisez ce ClientSecretCreateDate champ pour distinguer le secret d'origine de celui que vous venez d'ajouter.

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

  5. Invalidez le secret d'origine. Après cet appel, Amazon Cognito n'émet plus de jetons à aucun client présentant l'ancien secret.

    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>
Note

Deux contraintes s'appliquent lorsque vous effectuez une rotation :

  • Un client d'application peut contenir au maximum deux secrets. S'il en existe déjà deux, supprimez celui dont vous n'avez plus besoin avant d'en ajouter un autre.

  • Vous ne pouvez pas supprimer le dernier secret restant sur un client d'application.

La add-user-pool-client-secret commande accepte également un --client-secret paramètre facultatif pour fournir votre propre valeur. Si vous fournissez une valeur, Amazon Cognito ne la renvoie pas dans la réponse. Vous devez donc la stocker avant de passer l'appel. Nous vous recommandons de laisser Amazon Cognito générer le secret.

Si le secret a été révélé

Effectuez une rotation en suivant les étapes précédentes et terminez l'étape 5 (suppression de l'ancien secret) dès que possible au lieu d'attendre une fenêtre de maintenance. Effectuez ensuite les actions supplémentaires suivantes.

  • Tenez compte des jetons déjà émis. La suppression d'un secret empêche Amazon Cognito d'émettre de nouveaux jetons, mais les jetons d'accès obtenus avec le secret exposé restent valides jusqu'à leur expiration, soit environ une heure. La suppression du secret ne l'invalide pas.

  • Limitez ce que ces jetons peuvent faire. Si votre déploiement utilise le mode ReadWrite accès, effectuez une mise à jour de la CloudFormation pile AWS en réglant le mode d'accès au serveur MCP sur. ReadOnly Cela supprime les outils d'écriture et limite les autorisations IAM de la fonction Lambda du serveur MCP aux GET requêtes, de sorte que les jetons en attente ne peuvent pas créer, modifier, supprimer ou démarrer des scénarios de test. Reportez-vous à la spécification des outils MCP dans le Guide du développeur pour connaître le comportement de chaque mode d'accès.

  • Vérifiez à quoi le titre a été utilisé. Consultez l'historique des tests de la solution et consultez Amazon CloudWatch Logs pour la fonction Lambda du serveur MCP pour détecter toute activité inattendue. Si le déploiement a utilisé le mode ReadWrite accès, examinez également vos scénarios de test et le contenu du public/test-scenarios/ préfixe du compartiment de scénarios pour détecter toute modification non autorisée.

Note

Pour rejeter immédiatement toutes les demandes MCP, quelle que soit la validité du jeton, effectuez une mise à jour de la pile avec Deploy Optional MCP Server réglé sur. No Cela supprime la AgentCore passerelle.

Utilisez-le uniquement lorsque vous devez garantir qu'aucun jeton en attente ne peut atteindre le serveur MCP. La définition du paramètre pour supprimer No également le client de l'application machine à machine. Le remettre à zéro Yes crée un nouveau client d'application avec un nouvel ID client et un nouveau secret. Vous devez ensuite reconfigurer chaque client MCP avec le nouvel ID client et le nouveau secret.

Exemples d’invites

Les exemples suivants montrent comment interagir avec votre assistant IA pour analyser les données des tests de charge via l'interface MCP. Personnalisez les identifiants de test, les plages de dates et les critères en fonction de vos besoins de test spécifiques.

Pour obtenir des informations détaillées sur les outils MCP disponibles et leurs paramètres, reportez-vous à la spécification des outils MCP dans le Guide du développeur.

Requête de résultats de test simple

L'interaction en langage naturel avec le serveur MCP peut être aussi simple Show me the load tests that have completed in the last 24 hours with their associated completion status ou peut être plus descriptive, comme

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.

Analyse interactive des performances avec divulgation progressive

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.

Validation du niveau de préparation

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]%.

Analyse des tendances en matière de performances

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.

Résolution des problèmes liés à l'échec

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].