Amazon Bedrock AgentCore MCP Server: codificação Vibe com seu assistente de codificação

O servidor Amazon Bedrock AgentCore Model Context Protocol (MCP) ajuda você a transformar, implantar e testar AgentCore-compatible agentes do Amazon Bedrock diretamente do seu ambiente de desenvolvimento preferido. Com suporte incorporado para integração de tempo de execução, conectividade de gateway e gerenciamento do ciclo de vida do agente, o servidor MCP simplifica a transição do desenvolvimento local para a implantação de produção nos serviços Amazon Bedrock. AgentCore

O servidor MCP funciona com clientes MCP populares, incluindo Kiro, Cursor, Claude Code e Amazon Q CLI, fornecendo comandos de conversação para automatizar fluxos de trabalho complexos de desenvolvimento de agentes.

Pré-requisitos

Antes de começar, verifique se você tem o seguinte:

Para obter mais informações sobre o Amazon Bedrock AgentCore, consulte a documentação do Amazon Bedrock AgentCore .

Instale as dependências necessárias

Instale os pacotes necessários para o AgentCore desenvolvimento do Amazon Bedrock.

Para instalar os pacotes necessários, execute os seguintes comandos:

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

# Install the AgentCore Python SDK
pip install bedrock-agentcore

Etapa 1: instalar o servidor MCP

Para instalar o servidor AgentCore MCP, adicione-o ao arquivo de configuração do seu cliente MCP. Cada cliente MCP armazena essa configuração em um local diferente.

Adicionar a configuração do servidor MCP

Escolha seu cliente MCP e adicione a configuração correspondente:

Para Kiro

Adicione a .kiro/settings/mcp.json (se não existir, consulte Criação de arquivos de configuração):

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Para Cursor

Adicionar 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"
      ]
    }
  }
}

Para Amazon Q

A melhor prática é configurar servidores MCP para agentes Q CLI individuais. Para obter instruções de configuração, consulte Configuração de servidores MCP para o Amazon Q CLI.

Para o Amazon Q em IDEs (VS Code e JetBrains), consulte Uso de servidores MCP com o Amazon Q em seu IDE.

Para Claude Code

A configuração depende da sua instalação:

Para o aplicativo Claude Code autônomo:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Verifique a instalação do servidor MCP

Para verificar se o servidor MCP está conectado e funcionando com êxito, reinicie o cliente MCP depois de adicionar a configuração e confirme se as seguintes ferramentas estão disponíveis:

Etapa 2: transformar um agente existente para compatibilidade com o AgentCore Runtime

Para tornar seu código de AgentCore agente existente compatível com o Amazon Bedrock AgentCore Runtime, use o servidor MCP para orientar o processo de transformação. Por exemplo, se você tem um AgentCore agente Strands, a transformação ajuda a convertê-lo em Amazon Bedrock AgentCore-compatible atualizando importações, dependências e estrutura do aplicativo.

Transforme seu código de agente

O servidor MCP orienta seu cliente MCP a fazer as seguintes alterações no código do AgentCore agente:

Adicionar importações de bibliotecas de tempo de execução

O servidor MCP adiciona as AgentCore importações necessárias:

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

Atualizar dependências

O servidor MCP atualiza seu requirements.txt arquivo:

bedrock-agentcore
strands-agents

Inicializar o aplicativo AgentCore

O servidor MCP adiciona a inicialização do aplicativo:

app = BedrockAgentCoreApp()

Decore o ponto de entrada principal

O servidor MCP converte sua função de manipulador:

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

Adicionar executor de aplicativos

O servidor MCP adiciona o executor do aplicativo:

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

Procedimento de transformação

Para transformar seu AgentCore agente, abra seu arquivo de AgentCore agente existente (por exemplo,weather_agent.py) em seu cliente MCP e use o assistente de IA do seu cliente MCP com a seguinte solicitação:

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

Etapa 3: implantar seu agente no AgentCore Runtime

Depois de transformar seu AgentCore agente para compatibilidade com o AgentCore Runtime, implante-o usando a AgentCore CLI por meio do seu cliente MCP.

Implemente usando a AgentCore CLI

O servidor MCP usa a AgentCore CLI para AgentCore implantar seu agente. O processo de implantação inclui:

Para implantar seu AgentCore agente, use o assistente de IA do seu cliente MCP com a seguinte solicitação:

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

O servidor MCP executa automaticamente os comandos CLI necessários.

Verifique a implantação

Após a conclusão da implantação, você receberá uma confirmação com os seguintes detalhes:

Etapa 4: testar seu agente implantado

Teste seu AgentCore agente implantado invocando-o por meio do Amazon Bedrock AgentCore Runtime.

Invocar o agente

O servidor MCP usa a AgentCore CLI para invocar AgentCore seu agente e exibir resultados, incluindo:

Para testar seu AgentCore agente implantado, use o assistente de IA do seu cliente MCP com a seguinte solicitação:

Test the deployed AgentCore agent with a sample request.

Analise a saída da invocação:

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

Próximas etapas

Depois de implantar e testar com sucesso seu primeiro AgentCore agente com o servidor Amazon Bedrock AgentCore MCP, você pode explorar recursos adicionais:

Para saber mais, consulte: