开始使用 G AgentCore ateway

在本快速入门指南中，您将学习如何使用 AgentCore CLI 设置网关并将其集成到代理中。有关更全面的指南和示例，请参阅 Amazon Bedrock AgentCore Gateway GitHub 存储库。

先决条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

步骤 1：设置和安装

在全球范围内安装 AgentCore CLI：

npm install -g @aws/agentcore

使用代理和网关创建新 AgentCore 项目：

步骤 2：创建网关

使用 AgentCore CLI 向项目添加网关和目标：

要改用 JWT-based 授权，请在您的 OAuth 发现网址中指定--authorizer-type CUSTOM_JWT：

步骤 3：运行安装程序

将您的项目部署到 AWS：

agentcore deploy

CLI 合成一个 AWS CDK 堆栈，并将您的网关、目标和代理部署到 Amazon Bedrock。 AgentCore这大约需要 2-3 分钟。

步骤 4：将网关与代理一起使用

使用 CL AgentCore I 检索您的网关 URL：

agentcore status

创建一个名为的新文件run_agent.py并插入以下代码。先安装 Python 依赖项：

pip install strands-agents mcp

"""
Agent script to test the Gateway
Run this after setup: python run_agent.py
"""

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
import json
import sys

def create_streamable_http_transport(mcp_url: str):
    return streamablehttp_client(mcp_url)

def get_full_tools_list(client):
    """Get all tools with pagination support"""
    more_tools = True
    tools = []
    pagination_token = None
    while more_tools:
        tmp_tools = client.list_tools_sync(pagination_token=pagination_token)
        tools.extend(tmp_tools)
        if tmp_tools.pagination_token is None:
            more_tools = False
        else:
            more_tools = True
            pagination_token = tmp_tools.pagination_token
    return tools

def run_agent():
    # Get the gateway URL from agentcore status
    gateway_url = "<YOUR_GATEWAY_URL>"  # Replace with URL from 'agentcore status'

    # Model configuration - change if needed
    model_id = "anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"

    print("Starting AgentCore Gateway Test Agent")
    print(f"Gateway URL: {gateway_url}")
    print(f"Model: {model_id}")
    print("-" * 60)

    # Setup Bedrock model
    bedrockmodel = BedrockModel(
        model_id=model_id,
        streaming=True,
    )

    # Setup MCP client (no auth token needed for NONE authorizer)
    mcp_client = MCPClient(lambda: create_streamable_http_transport(gateway_url))

    with mcp_client:
        # List available tools
        tools = get_full_tools_list(mcp_client)
        print(f"\nAvailable tools: {[tool.tool_name for tool in tools]}")
        print("-" * 60)

        # Create agent
        agent = Agent(model=bedrockmodel, tools=tools)

        # Interactive loop
        print("\nInteractive Agent Ready!")
        print("Try asking: 'What's the weather in Seattle?'")
        print("Type 'exit', 'quit', or 'bye' to end.\n")

        while True:
            user_input = input("You: ")
            if user_input.lower() in ["exit", "quit", "bye"]:
                print("Goodbye!")
                break

            print("\nThinking...\n")
            response = agent(user_input)
            print(f"\nAgent: {response.message.get('content', response)}\n")

if __name__ == "__main__":
    run_agent()

运行你的代理

通过运行代理并与工具交互来测试您的网关。

python run_agent.py

就是这样！代理将启动，你可以问这样的问题：

你建造了什么

通过本入门教程，您创建了以下资源：

问题排查

下表显示了一些可能的问题及其解决方案：

快速验证

在终端中运行以下命令以检查您的网关是否正常运行。

# Check your Gateway is working
curl -X POST YOUR_GATEWAY_URL \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}'

# Watch live logs
aws logs tail /aws/bedrock-agentcore/gateways/YOUR_GATEWAY_ID --follow

资源清理

要从项目中移除网关及其目标，请执行以下操作：

agentcore remove gateway --name TestGateway

要移除所有资源并重新部署，请执行以下操作：

agentcore remove all
agentcore deploy

后续步骤