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Amazon Bedrock AgentCore MCP Server: codifica Vibe con il tuo assistente di codifica

Il server Amazon Bedrock AgentCore Model Context Protocol (MCP) ti aiuta a trasformare, distribuire e testare gli agenti Amazon Bedrock AgentCore-compatible direttamente dal tuo ambiente di sviluppo preferito. Con il supporto integrato per l'integrazione del runtime, la connettività del gateway e la gestione del ciclo di vita degli agenti, il server MCP semplifica il passaggio dallo sviluppo locale alla distribuzione in produzione sui servizi Amazon Bedrock. AgentCore

Il server MCP funziona con i più diffusi client MCP, tra cui Kiro, Cursor, Claude Code e Amazon Q CLI, fornendo comandi conversazionali per automatizzare flussi di lavoro complessi di sviluppo di agenti.

Prerequisiti

Prima di iniziare, verifica di disporre di quanto segue:

Per ulteriori informazioni su Amazon Bedrock AgentCore, consulta la documentazione di Amazon Bedrock AgentCore .

Installa le dipendenze richieste

Installa i pacchetti necessari per lo sviluppo di Amazon Bedrock AgentCore .

Per installare i pacchetti richiesti, esegui i seguenti comandi:

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

# Install the AgentCore Python SDK
pip install bedrock-agentcore

Fase 1: Installare il server MCP

Per installare il server AgentCore MCP, aggiungilo al file di configurazione del tuo client MCP. Ogni client MCP memorizza questa configurazione in una posizione diversa.

Aggiungi la configurazione del server MCP

Scegliete il vostro client MCP e aggiungete la configurazione corrispondente:

Per Kiro

Aggiungi a .kiro/settings/mcp.json (se non esiste, vedi Creazione di file di configurazione):

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Per Cursor

Aggiungi 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"
      ]
    }
  }
}

Per Amazon Q

La procedura migliore consiste nel configurare i server MCP per singoli agenti Q CLI. Per le istruzioni di configurazione, consulta Configurazione dei server MCP per Amazon Q CLI.

Per Amazon Q in IDE (VS Code e JetBrains), consulta Utilizzo dei server MCP con Amazon Q nel tuo IDE.

Per Claude Code

La configurazione dipende dall'installazione:

Per l'app Claude Code autonoma:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Verifica l'installazione del server MCP

Per verificare che il server MCP sia connesso e funzioni correttamente, riavviate il client MCP dopo aver aggiunto la configurazione e verificate che siano disponibili i seguenti strumenti:

Fase 2: Trasforma un agente esistente per AgentCore renderlo compatibile con Runtime

Per rendere il codice AgentCore agente esistente compatibile con Amazon Bedrock AgentCore Runtime, utilizza il server MCP per guidare il processo di trasformazione. Ad esempio, se disponi di un AgentCore agente Strands, la trasformazione aiuta a convertirlo in Amazon Bedrock AgentCore-compatible aggiornando le importazioni, le dipendenze e la struttura dell'applicazione.

Trasforma il codice del tuo agente

Il server MCP guida il client MCP ad apportare le seguenti modifiche al codice AgentCore dell'agente:

Aggiungi importazioni di librerie di runtime

Il server MCP aggiunge le AgentCore importazioni richieste:

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

Aggiorna le dipendenze

Il server MCP aggiorna il requirements.txt file:

bedrock-agentcore
strands-agents

Inizializza l'applicazione AgentCore

Il server MCP aggiunge l'inizializzazione dell'applicazione:

app = BedrockAgentCoreApp()

Decora il punto di ingresso principale

Il server MCP converte la funzione del gestore:

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

Aggiungi application runner

Il server MCP aggiunge l'application runner:

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

Procedura di trasformazione

Per trasformare il tuo AgentCore agente, apri il file AgentCore dell'agente esistente (ad esempio,weather_agent.py) nel tuo client MCP e utilizza l'assistente AI del tuo cliente MCP con il seguente prompt:

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

Fase 3: Distribuisci il tuo agente su Runtime AgentCore

Dopo aver trasformato l' AgentCore agente per renderlo compatibile con AgentCore Runtime, implementalo utilizzando la AgentCore CLI tramite il tuo client MCP.

Esegui l'implementazione utilizzando la CLI AgentCore

Il server MCP utilizza la AgentCore CLI per distribuire l'agente. AgentCore Il processo di distribuzione include:

Per implementare il tuo AgentCore agente, utilizza l'assistente AI del tuo cliente MCP con il seguente prompt:

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

Il server MCP esegue automaticamente i comandi CLI necessari.

Verifica la distribuzione

Al termine della distribuzione, riceverai una conferma con i seguenti dettagli:

Fase 4: Verificate l'agente impiegato

Testa il tuo AgentCore agente distribuito richiamandolo tramite Amazon Bedrock Runtime. AgentCore

Invoca l'agente

Il server MCP utilizza la AgentCore CLI per richiamare l' AgentCore agente e visualizzare i risultati, tra cui:

Per testare l' AgentCore agente distribuito, utilizzate l'assistente AI del cliente MCP con il seguente prompt:

Test the deployed AgentCore agent with a sample request.

Rivedi l'output della chiamata:

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

Fasi successive

Dopo aver distribuito e testato con successo il tuo primo AgentCore agente con il server Amazon Bedrock AgentCore MCP, puoi esplorare funzionalità aggiuntive:

Per ulteriori informazioni, consulta gli argomenti seguenti: