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Integrazione con il server MCP - Test di carico distribuito su AWS
Fase 1: Ottieni l'endpoint MCP e il token di accessoFase 2: test con MCP InspectorFase 3: Configurazione dei client di sviluppo AIRuota il segreto del client del server MCPPrompt di esempio

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Integrazione con il server MCP

Se hai distribuito il componente opzionale MCP Server durante l'implementazione della soluzione, puoi integrare la soluzione Distributed Load Testing con strumenti di sviluppo AI che supportano il Model Context Protocol. Il server MCP fornisce l'accesso programmatico per recuperare, gestire e analizzare i test di carico tramite assistenti AI.

Puoi connetterti al DLT MCP Server utilizzando il client di tua scelta (Kiro CLI, Claude e così via), ognuno con istruzioni di configurazione leggermente diverse. Questa sezione fornisce le istruzioni di configurazione per MCP Inspector, Kiro CLI, Cline e Amazon Quick.

Fase 1: Ottieni l'endpoint MCP e il token di accesso

Prima di configurare qualsiasi client MCP, è necessario recuperare l'endpoint del server MCP e il token di accesso dalla console web DLT.

  1. Accedere alla pagina MCP Server nella console web Distributed Load Testing.

  2. Individua la sezione MCP Server Endpoint.

  3. Copia l'URL dell'endpoint utilizzando il pulsante Copia URL dell'endpoint. L'URL dell'endpoint segue il formato: https://{gateway-id}.gateway.bedrock-agentcore.{region}.amazonaws.com/mcp

  4. Individua la sezione Access Token.

  5. Copia il token di accesso utilizzando il pulsante Copia token di accesso.

Importante

Mantieni sicuro il tuo token di accesso. Non condividerlo pubblicamente. Per impostazione predefinita, il token fornisce l'accesso in sola lettura alla soluzione Distributed Load Testing tramite l'interfaccia MCP. Se il server MCP è distribuito in modalità di ReadWrite accesso, il token consente anche operazioni di creazione, aggiornamento ed eliminazione. Per ulteriori informazioni, fate riferimento alle specifiche degli strumenti MCP nella Developer Guide.

Pagina delle credenziali del server MCP che mostra l'endpoint e il token di accesso

Fase 2: test con MCP Inspector

Il Model Context Protocol offre MCP Inspector, uno strumento per connettersi direttamente ai server MCP e richiamare gli strumenti. Ciò fornisce una comoda interfaccia utente e richieste di rete di esempio per testare la connessione al server MCP prima di configurare i client AI.

Nota

MCP Inspector richiede la versione 0.17 o successiva. Tutte le richieste possono essere effettuate anche direttamente con JSON RPC, ma MCP Inspector fornisce un'interfaccia più intuitiva.

Installa e avvia MCP Inspector

  1. Installa npm se necessario.

  2. Esegui il seguente comando per avviare MCP Inspector:

    npx @modelcontextprotocol/inspector

Configurare la connessione

  1. Nell'interfaccia MCP Inspector, inserite l'URL dell'endpoint del server MCP.

  2. Aggiungi un'intestazione di autorizzazione con il tuo token di accesso.

  3. Scegli Connetti per stabilire la connessione.

Schermata di configurazione di MCP Inspector

Richiama gli strumenti

Una volta connessi, puoi testare gli strumenti MCP disponibili:

  1. Sfoglia l'elenco degli strumenti disponibili nel pannello di sinistra.

  2. Seleziona uno strumento (ad esempio,list_scenarios).

  3. Fornite tutti i parametri richiesti.

  4. Scegliete Invoke per eseguire lo strumento e visualizzare la risposta.

MCP Inspector mostra gli strumenti disponibili e le chiamate

Fase 3: Configurazione dei client di sviluppo AI

Dopo aver verificato la connessione del server MCP con MCP Inspector, puoi configurare il tuo client di sviluppo AI preferito.

Kiro CLI

Kiro CLI (ex Amazon Q Developer CLI) fornisce l'accesso da riga di comando allo sviluppo con l'integrazione del server MCP. AI-assisted

Fasi di configurazione

  1. Modifica il file mcp.json di configurazione. Per ulteriori informazioni sulla posizione del file di configurazione, consulta Model Context Protocol (MCP) nella documentazione della CLI di Kiro.

  2. Aggiungi la configurazione del tuo server DLT MCP:

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

Sostituisci <gateway-id> e <region> con i valori dell'URL del tuo MCP Server Endpoint e <access-token> con il valore che hai copiato nel passaggio 1.

Verificate la configurazione

  1. In un terminale, digita kiro-cli per avviare Kiro CLI.

  2. Digita /mcp per vedere tutti i server MCP disponibili.

  3. Digita /tools per visualizzare gli strumenti disponibili forniti da dlt-mcp e altri server MCP configurati.

  4. Verificare che l'inizializzazione sia dlt-mcp avvenuta correttamente.

Cline

Cline è un assistente di codifica AI che supporta l'integrazione del server MCP.

Fasi di configurazione

  1. In Cline, accedi a Gestisci server MCP > Configura > Configura server MCP.

  2. Aggiorna il file: 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>"
      }
    }
  }
}

    Sostituisci <gateway-id> e <region> con i valori dell'URL del tuo MCP Server Endpoint e <access-token> con il valore che hai copiato nel passaggio 1.

  3. Salvate il file di configurazione.

  4. Riavviate Cline per applicare le modifiche.

Amazon Quick

Amazon Quick (in precedenza Amazon Quick Suite) fornisce una piattaforma di assistenza AI completa con supporto per le azioni del server MCP.

Prerequisiti

Prima di configurare il server MCP in Amazon Quick, devi recuperare le credenziali OAuth dal pool di utenti Cognito della tua distribuzione DLT:

  1. Accedi CloudFormation alla console AWS.

  2. Seleziona lo stack Distributed Load Testing.

  3. Nella scheda Outputs, individua e copia l'ID del pool di utenti Cognito associato alla tua distribuzione DLT.

  4. Passa alla console di Amazon Cognito.

  5. Seleziona il pool di utenti utilizzando l'ID del pool di utenti dagli output. CloudFormation

  6. Nella barra di navigazione a sinistra, seleziona Integrazione app > App client.

  7. Individua il client dell'app con il nome che termina con m2m (da macchina a macchina) e selezionalo.

  8. Nella pagina dei dettagli del client dell'app, copia l'ID cliente. Per rivelare il segreto del cliente, scegli Mostra il segreto del cliente, quindi copia il valore.

  9. Torna al pool di utenti e ottieni il dominio del pool di utenti dalla scheda Dominio.

  10. Costruisci l'URL dell'endpoint del token aggiungendolo /oauth2/token alla fine del dominio.

Fasi di configurazione

  1. In Amazon Quick, crea un nuovo agente o seleziona un agente esistente.

  2. Aggiungi un prompt dell'agente che descriva come interagire con il server DLT MCP.

  3. Aggiungi una nuova azione e seleziona l'azione MCP Server.

  4. Configurare i dettagli del server MCP:

    • URL del server MCP: il tuo endpoint MCP DLT

    • Tipo di autenticazione: autenticazione Service-based

    • Token Endpoint: l'URL dell'endpoint del token Cognito

    • ID cliente: l'ID del cliente del client dell'app m2m

    • Client Secret: il segreto del client del client dell'app m2m

  5. Salva la configurazione delle azioni del server MCP.

  6. Aggiungi la nuova azione MCP Server al tuo agente.

Avvia e testa l'agente

  1. Avvia l'agente in Amazon Quick.

  2. Inizia una conversazione con l'agente utilizzando le istruzioni in linguaggio naturale.

  3. L'agente utilizzerà gli strumenti MCP per recuperare e analizzare i dati di test di carico.

Ruota il segreto del client del server MCP

Se utilizzi l'autenticazione basata su servizi (da macchina a macchina) per connettere un client MCP alla soluzione, sei responsabile della rotazione del segreto del client utilizzato dal client.

A quale credenziale si applica

La soluzione emette due diverse credenziali MCP. Solo una di esse richiede la rotazione manuale.

Credential Utilizzato da Rotazione

Token di accesso utente: copiato dalla pagina MCP Server della console web

MCP Inspector, Kiro CLI, Cline e altri client che inviano un'intestazione Authorization: Bearer

Nessuno richiesto. Si tratta di un token di accesso Amazon Cognito di breve durata che scade circa un'ora dopo l'emissione. Per ottenere un nuovo token, torna alla pagina del server MCP e copialo nuovamente.

Machine-to-machine ID e segreto del cliente: recuperati dal pool di utenti di Amazon Cognito

Amazon Quick e qualsiasi altro client configurato per l'autenticazione basata sui servizi

È richiesta la rotazione manuale. Il segreto del cliente è duraturo e non scade da solo.

Il resto di questa sezione si applica al segreto client da macchina a macchina. La soluzione crea questa credenziale come client dell'app Amazon Cognito denominato <stack-name>-userpool-client-m2m quando si esegue la distribuzione con Deploy Optional MCP Server impostato su. Yes Per le istruzioni di recupero, consulta i prerequisiti in Amazon Quick. Amazon Quick

Importante

Gestisci il cliente come faresti con qualsiasi altra credenziale di lunga durata:

  • Non affidatela al controllo del codice sorgente, non incorporatela nel codice dell'applicazione o incollatela nei tracker dei problemi, nella chat o nella documentazione.

  • Non scriverlo nei log, nell'output di compilazione o CI/CD nell'output del lavoro.

  • Conservalo in un gestore di segreti come AWS Secrets Manager o nell'archivio di credenziali crittografato del client MCP che lo utilizza. Non conservarlo in un file di testo normale.

  • Concedi l'accesso al segreto solo a chi ne ha bisogno, come te e i servizi che lo utilizzano.

Cadenza di rotazione consigliata

Cambia il segreto del client da macchina a macchina almeno ogni 90 giorni. Ruota immediatamente, al di fuori del normale orario, ogni volta che si verifica una delle seguenti situazioni:

  • Sospetti o confermi che il segreto sia stato svelato.

  • Un operatore con accesso al segreto lascia il team o cambia ruolo.

  • Si ritira un client MCP configurato con il segreto.

Ruota il segreto

Un client dell'app Amazon Cognito supporta fino a due client segreti attivi contemporaneamente. Ruota aggiungendo un secondo segreto, migrando i tuoi client MCP su di esso e quindi eliminando l'originale, senza interruzioni all'accesso MCP.

L'ID del client non cambia durante la rotazione, quindi non è necessario aggiornare lo CloudFormation stack AWS della soluzione, l'endpoint del server MCP o l'endpoint del token. Cambia solo il valore segreto memorizzato nel tuo client MCP.

  1. Aggiungi un secondo segreto per il cliente. Amazon Cognito genera il valore e lo restituisce nella risposta.

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

    Copia i ClientSecretValue dati dalla risposta e archiviali in modo sicuro prima di continuare. Amazon Cognito restituisce il valore segreto generato solo in questa risposta e non lo rivela mai più: list-user-pool-client-secrets né la console Amazon Cognito lo visualizzeranno. Se perdi il valore, elimina il segreto e aggiungine uno nuovo.

    Il segreto originale rimane valido a questo punto, quindi qualsiasi client MCP ancora configurato con esso continua a funzionare.

  2. Aggiorna ogni client MCP per utilizzare il nuovo segreto. Per Amazon Quick, modifica l'azione del server MCP e sostituisci il valore Client Secret, lasciando invariati l'URL del server MCP, l'endpoint del token e l'ID client. Salva l'azione.

  3. Verifica che il nuovo segreto emetta dei token. Richiedi la concessione delle credenziali del cliente dall'endpoint dei token del tuo pool di utenti.

    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 risposta riuscita contiene un access_token campo. Quindi confermate l'accesso end-to-end richiamando uno strumento MCP dal client che avete riconfigurato, ad esempio, chiedete all'agente di elencare i vostri scenari di test.

  4. Elenca i segreti del cliente per identificare quello originale. Ogni segreto è identificato da un ClientSecretId nel formato <client-id>--<epoch-create-time> . Usa il ClientSecretCreateDate campo per distinguere il segreto originale da quello che hai appena aggiunto.

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

  5. Invalida il segreto originale. Dopo questa chiamata, Amazon Cognito non emette più token a nessun cliente che presenta il vecchio segreto.

    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

Quando si esegue la rotazione si applicano due vincoli:

  • Un app client può avere un massimo di due segreti. Se ne esistono già due, elimina quello che non ti serve più prima di aggiungerne un altro.

  • Non puoi eliminare l'ultimo segreto rimasto su un client dell'app.

Il add-user-pool-client-secret comando accetta anche un --client-secret parametro opzionale per fornire un valore personalizzato. Se fornisci un valore, Amazon Cognito non lo restituisce nella risposta, quindi devi memorizzarlo prima di effettuare la chiamata. Ti consigliamo di lasciare che Amazon Cognito generi il segreto.

Se il segreto è stato svelato

Ruota seguendo i passaggi precedenti e completa il passaggio 5 (eliminando il vecchio segreto) il prima possibile anziché attendere una finestra di manutenzione. Quindi intraprendi le seguenti azioni aggiuntive.

  • Account per i token già emessi. L'eliminazione di un segreto impedisce ad Amazon Cognito di emettere nuovi token, ma i token di accesso ottenuti con il segreto esposto rimangono validi fino alla scadenza, fino a circa un'ora. L'eliminazione del segreto non li invalida.

  • Limita ciò che possono fare quei token. Se la tua distribuzione utilizza la modalità di ReadWrite accesso, esegui un aggiornamento CloudFormation dello stack AWS con la modalità di accesso al server MCP impostata su. ReadOnly Ciò rimuove gli strumenti di scrittura e limita le autorizzazioni IAM della funzione MCP Server Lambda alle GET richieste, quindi i token in sospeso non possono creare, modificare, eliminare o avviare scenari di test. Fai riferimento alle specifiche degli strumenti MCP nella Developer Guide per il comportamento di ciascuna modalità di accesso.

  • Controlla per cosa è stata utilizzata la credenziale. Controlla la cronologia dei test della soluzione e la funzione Amazon CloudWatch Logs for the MCP Server Lambda per individuare eventuali attività impreviste. Se la distribuzione ha utilizzato la modalità di ReadWrite accesso, controlla anche gli scenari di test e il contenuto del public/test-scenarios/ prefisso del bucket degli scenari per individuare eventuali modifiche non autorizzate.

Nota

Per rifiutare immediatamente tutte le richieste MCP, indipendentemente dalla validità del token, esegui un aggiornamento dello stack con Deploy Optional MCP Server impostato su. No Questo elimina il Gateway. AgentCore

Utilizzalo solo quando devi garantire che nessun token in sospeso possa raggiungere il server MCP. Se si imposta il parametro su, viene eliminato No anche il client dell'app da macchina a macchina. Reimpostandolo su si Yes crea un nuovo client dell'app con un nuovo ID client e un nuovo segreto. È quindi necessario riconfigurare ogni client MCP con il nuovo ID cliente e il nuovo segreto.

Prompt di esempio

Gli esempi seguenti dimostrano come interagire con l'assistente AI per analizzare i dati di test di carico tramite l'interfaccia MCP. Personalizza gli ID dei test, gli intervalli di date e i criteri per soddisfare le tue esigenze di test specifiche.

Per informazioni dettagliate sugli strumenti MCP disponibili e sui relativi parametri, fate riferimento alle specifiche degli strumenti MCP nella Developer Guide.

Interrogazione semplice dei risultati dei test

L'interazione in linguaggio naturale con il server MCP può essere semplice Show me the load tests that have completed in the last 24 hours with their associated completion status o più descrittiva, ad esempio

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.

Analisi interattiva delle prestazioni con divulgazione progressiva

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.

Convalida della disponibilità alla produzione

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]%.

Analisi delle tendenze delle prestazioni

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.

Risoluzione dei problemi relativi ai test non riusciti

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].