AWS エージェントレジストリの使用を開始する

このガイドでは、最初のレジストリを作成し、レコードを追加して承認し、検索します。

前提条件

「前提条件」のステップを完了します。

ステップ 1: レジストリを作成する

IAM 認可と手動承認を使用してレジストリを作成します。

コンソール

IAM ベースの認証を使用してレジストリを作成するには

JWT ベースの認証 ID プロバイダー認可を使用してレジストリを作成するには、JSON ウェブトークン (JWT) を使用してレジストリの検索 API へのアクセスを制御します。Amazon Cognito を使用して認可をすばやくセットアップしたり、独自の ID プロバイダーを使用して OAuth 2.0 を有効にしたりできます。

レジストリを作成すると、コンソールはレジストリの詳細ページに移動します。レジストリのステータスは、最初は「Creating . AWS Agent Registry」です。レジストリは ARN を割り当てます。この ARN は、レジストリの詳細セクションにあります。プロビジョニングが完了すると、レジストリのステータスが準備完了に変わります。ステータスが準備完了になると、レジストリにレコードを追加できます。

AWS CLI

aws bedrock-agentcore-control create-registry \
  --name "MyFirstRegistry" \
  --description "My first Agent Registry" \
  --region us-east-1

レジストリのステータスは CREATING として始まり、プロビジョニングが完了すると READY に移行します。

AWS SDK

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control')

response = client.create_registry(
    name='my-agent-registry',
    description='My first Agent Registry'
)
print(response['registryArn'])

ステップ 2: レジストリレコードを追加する

レジストリに MCP サーバーのレコードを作成します。

コンソール

レジストリレコードは、エージェント、ツール、スキル、またはカスタムリソースを表します。

レコードの作成を選択すると、 AWS Agent Registry はレコードのプロビジョニングを開始します。レコードのステータスは、最初は作成中です。プロビジョニングが完了すると、ステータスはドラフトに変わります。他のユーザーがレコードを検出できるようにするには、承認のために送信します。詳細については、「ステップ 3: 承認のためにレコードを送信する」を参照してください。

AWS CLI

aws bedrock-agentcore-control create-registry-record \
  --registry-id <registryId> \
  --name "WeatherServer" \
  --descriptor-type MCP \
  --descriptors '{"mcp": {"server": {"inlineContent": "{\"name\": \"weather/mcp-server\", \"description\": \"Weather data service\", \"version\": \"1.0.0\"}"}}}' \
  --record-version "1.0" \
  --region us-east-1

レコードは CREATING ステータスで作成され、処理が完了すると DRAFT に移行します。他のタイプのレコードを作成するための AWS CLI の例については、「レコードの作成と管理」セクションを参照してください。

AWS SDK

import boto3
import json

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control')

server_content = json.dumps({
    "name": "io.example/weather-server",
    "description": "A weather MCP server",
    "version": "1.0.0"
})

tools_content = json.dumps({
    "tools": [{
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a location",
        "inputSchema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "City name"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    }]
})

response = client.create_registry_record(
    registryId='<registryId>',
    name='my-mcp-server',
    descriptorType='MCP',
    descriptors={
        'mcp': {
            'server': {
                'schemaVersion': '2025-12-11',
                'inlineContent': server_content
            },
            'tools': {
                'protocolVersion': '2024-11-05',
                'inlineContent': tools_content
            }
        }
    }
)
print(f"Record ARN: {response['recordArn']}")
print(f"Status: {response['status']}")  # CREATING

ステップ 3: 承認のためにレコードを送信する

コンソール

承認のためにレコードを送信すると、レコードを検出可能にするレビュープロセスが開始されます。レジストリレコードテーブルまたはレコードの詳細ページからレコードを送信できます。

レジストリレコードテーブルの承認のためにレコードを送信するには

レコードの詳細ページから承認のためにレコードを送信するには

承認のためにレコードを送信すると、レジストリの承認設定に基づいてレコードのステータスが変わります。

AWS CLI

aws bedrock-agentcore-control submit-registry-record-for-approval \
  --registry-id <registryId> \
  --record-id <recordId> \
  --region us-east-1

レコードは PENDING_APPROVAL (自動承認が有効になっている場合は直接 APPROVED) に移動します。

AWS SDK

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control')

response = client.submit_registry_record_for_approval(
    registryId='<registryId>',
    recordId='<recordId>'
)
print(f"Record ARN: {response['recordArn']}")
print(f"Record ID: {response['recordId']}")
print(f"Status: {response['status']}")  # PENDING_APPROVAL or APPROVED
print(f"Updated At: {response['updatedAt']}")

ステップ 4: レコードを承認する

コンソール

レジストリレコードテーブルからレコードを承認するには

レコードの詳細ページからレコードを承認するには

AWS CLI

aws bedrock-agentcore-control update-registry-record-status \
  --registry-id <registryId> \
  --record-id <recordId> \
  --status APPROVED \
  --status-reason "Reviewed and approved" \
  --region us-east-1

AWS SDK

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control')

response = client.update_registry_record_status(
    registryId='<registryId>',
    recordId='<recordId>',
    status='APPROVED',
    statusReason='Meets all requirements'
)
print(f"Record ARN: {response['recordArn']}")
print(f"Status: {response['status']}")  # APPROVED
print(f"Reason: {response['statusReason']}")

ステップ 5: レジストリを検索する

コンソール

セマンティック検索またはキーワード検索を使用してレジストリ内の承認済みレコードを検索し、エージェント、MCP サーバー、スキル、その他のリソースを検索できます。名前、プロトコル、またはバージョンで結果をフィルタリングして、検索を絞り込むことができます。

レジストリレコードを検索するには

検索は、承認済みステータスのレコードのみを返します。下書き、承認保留中、拒否済み、非推奨ステータスなど、他の状態のレコードは検索結果に表示されません。

AWS CLI

aws bedrock-agentcore search-registry-records \
  --search-query "weather" \
  --registry-ids "<registry-id>" \
  --region us-east-1

承認されたレコードが検索結果に表示されます。

AWS SDK

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore')

response = client.search_registry_records(
    registryIds=['arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:<account>:registry/<registryId>'],
    searchQuery='weather forecast tool',
    maxResults=10
)
for record in response['registryRecords']:
    print(f"Record: {record['name']} ({record['recordId']})")
    print(f"  Type: {record['descriptorType']}")
    print(f"  Status: {record['status']}")
    print(f"  Version: {record['version']}")

構築したもの

次の手順