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예제

다음 예제에서는 일반적인 인터셉터 사용 사례에 대한 Python AWS Lambda 함수를 보여줍니다.

패스스루 인터셉터

이 예제는 REQUEST 인터셉터에 대한 MCP 메서드를 로깅하고 모든 요청 및 응답을 변경되지 않은 상태로 전달하는 간단한 인터셉터를 보여줍니다.

import json
import logging

# Configure logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

def lambda_handler(event, context):
    """
    Lambda function that handles both REQUEST and RESPONSE interceptor types.

    For REQUEST interceptors: logs the MCP method and passes request through unchanged
    For RESPONSE interceptors: passes response through unchanged
    """
    # Extract the MCP data from the event
    mcp_data = event.get('mcp', {})

    # Check if this is a REQUEST or RESPONSE interceptor based on presence of gatewayResponse
    if 'gatewayResponse' in mcp_data and mcp_data['gatewayResponse'] != None:
        # This is a RESPONSE interceptor
        logger.info("Processing RESPONSE interceptor - passing through unchanged")

        # Pass through the original request and response unchanged
        response = {
          "interceptorOutputVersion": "1.0",
          "mcp": {
              "transformedGatewayResponse": {
                  "body": mcp_data.get('gatewayResponse', {}).get('body', {}),
                  "statusCode": mcp_data.get('gatewayResponse', {}).get('statusCode', 200)
              }
          }
        }
    else:
        # This is a REQUEST interceptor
        gateway_request = mcp_data.get('gatewayRequest', {})
        request_body = gateway_request.get('body', {})
        mcp_method = request_body.get('method', 'unknown')

        # Log the MCP method
        logger.info(f"Processing REQUEST interceptor - MCP method: {mcp_method}")

        # Pass through the original request unchanged
        response = {
          "interceptorOutputVersion": "1.0",
          "mcp": {
              "transformedGatewayRequest": {
                  "body": request_body,
              }
          }
        }

    return response

이 Lambda 함수는 REQUEST 및 RESPONSE 인터셉터로 구성할 수 있습니다. REQUEST 인터셉터로 구성된 경우 수신 요청에서 MCP 메서드를 로깅합니다. RESPONSE 인터셉터로 구성된 경우 변경되지 않은 상태로 응답을 전달하기만 하면 됩니다. 두 인터셉터 유형 모두 수정 없이 원본 데이터를 반환하므로 "패스-스루" 인터셉터가 됩니다.

요청 인터셉터를 사용하여 모델 라우팅 사용자 지정

추론 대상의 경우 게이트웨이는 모델 기반 라우팅을 사용하여 model 필드에서 대상을 선택합니다. 게이트웨이가 라우팅을 평가하기 model 전에 REQUEST 인터셉터를 다시 작성할 수 있습니다. 그러면 구성된 단일 모델에 매핑되지 않는 안정적인 별칭인 가상 모델 ID를 지원할 수 있습니다. 인터셉터는 별칭을 형식의 구체적인 대상 한정 ID로 확인{targetName}/{modelId}하므로 호출자는 모델 선택을 중앙에서 제어하는 동안 하나의 이름을 사용합니다.

다음 REQUEST 인터셉터는 요청 입력의 크기를 기반으로 가상 모델 ID를 특정 Anthropic 모델auto-claude로 확인합니다. 작은 요청의 anthropic/claude-haiku-4-5 경우 , 중간 요청의 anthropic/claude-sonnet-4-6 경우 , 큰 요청anthropic/claude-opus-4-7의 경우 . 호출자는를 전송auto-claude하고 게이트웨이는 각 요청을 anthropic 대상의 확인된 모델로 라우팅합니다. 다른 모델 ID를 사용하는 요청은 변경되지 않고 일반 모델 기반 라우팅을 따릅니다.

import base64
import json
import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

# The virtual model ID that this interceptor resolves to a concrete
# target-qualified ID in the form "{targetName}/{modelId}".
VIRTUAL_MODEL = "auto-claude"

# Approximate input-size thresholds (in characters) used to choose a model.
SONNET_THRESHOLD = 2000
OPUS_THRESHOLD = 8000


def resolve_auto_claude(payload):
    """Choose an Anthropic model based on the size of the request input."""
    input_size = len(json.dumps(payload.get("input", "")))
    if input_size >= OPUS_THRESHOLD:
        return "anthropic/claude-opus-4-7"
    if input_size >= SONNET_THRESHOLD:
        return "anthropic/claude-sonnet-4-6"
    return "anthropic/claude-haiku-4-5"


def lambda_handler(event, context):
    http = event.get("http", {})
    request = http.get("gatewayRequest", {})
    encoded_body = request.get("body")

    # Nothing to transform (for example, an empty body) - pass through.
    if not encoded_body:
        return {"interceptorOutputVersion": "1.0", "http": {}}

    try:
        payload = json.loads(base64.b64decode(encoded_body))
    except (ValueError, TypeError) as exc:
        logger.warning("Passing request through unchanged; could not parse body: %s", exc)
        return {"interceptorOutputVersion": "1.0", "http": {}}

    # Only resolve the virtual model ID; let everything else route normally.
    if not isinstance(payload, dict) or payload.get("model") != VIRTUAL_MODEL:
        return {"interceptorOutputVersion": "1.0", "http": {}}

    resolved = resolve_auto_claude(payload)
    logger.info("Resolved virtual model %s -> %s", VIRTUAL_MODEL, resolved)
    payload["model"] = resolved

    encoded = base64.b64encode(json.dumps(payload).encode("utf-8")).decode("utf-8")
    return {
        "interceptorOutputVersion": "1.0",
        "http": {
            "transformedGatewayRequest": {
                "body": encoded
            }
        },
    }

함수를 게이트웨이에 REQUEST 인터셉터로 연결합니다. 지침은 인터셉터 구성을 참조하세요. 게이트웨이 서비스 역할에는 함수를 호출할 수 있는 권한도 있어야 합니다. 자세한 내용은 인터셉터에 대한 권한을 참조하세요.

해결을 보려면 auto-claude별칭을 사용하는 요청을 보냅니다. 인터셉터는 입력 크기를 기반으로 model 구체적인 Anthropic 모델에 다시 쓰고 게이트웨이는 요청을 anthropic 대상의 해당 모델로 라우팅합니다.

awscurl --service bedrock-agentcore --region us-west-2 -X POST \
    "https://GATEWAY_ID.gateway.bedrock-agentcore.us-west-2.amazonaws.com/inference/v1/responses" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"model": "auto-claude", "input": "Hello!", "max_output_tokens": 50}'