AgentCore Gateway 入門

在此快速入門指南中，您將了解如何設定閘道，並使用 AgentCore CLI 將其整合到您的代理程式。如需更完整的指南和範例，請參閱 Amazon Bedrock AgentCore Gateway GitHub 儲存庫。

先決條件

開始之前，請確定您有下列項目：

步驟 1：設定和安裝

全域安裝 AgentCore CLI：

npm install -g @aws/agentcore

使用 代理程式和閘道建立新的 AgentCore 專案：

步驟 2：建立閘道

使用 AgentCore CLI 將閘道和目標新增至您的專案：

若要改用 JWT 型授權，--authorizer-type CUSTOM_JWT請使用 OAuth 探索 URL 指定 ：

步驟 3：執行設定

將您的專案部署至 AWS：

agentcore deploy

CLI 會合成 AWS CDK 堆疊，並將您的閘道、目標和代理程式部署到 Amazon Bedrock AgentCore。這大約需要 2-3 分鐘。

步驟 4：搭配 代理程式使用閘道

使用 AgentCore CLI 擷取您的閘道 URL：

agentcore status

建立名為 的新檔案run_agent.py，並插入下列程式碼。首先安裝 Python 相依性：

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()

執行您的代理程式

透過執行代理程式並與工具互動來測試您的閘道。

python run_agent.py

就這樣！代理程式將啟動，您可以詢問下列問題：

您已建置的內容

透過本入門教學課程，您已建立下列資源：

疑難排解

下表顯示一些可能的問題及其解決方案：

快速驗證

在終端機中執行下列命令，以檢查您的閘道是否正常運作。

# 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

清除

若要從專案中移除閘道及其目標：

agentcore remove gateway --name TestGateway

若要移除所有資源並重新部署：

agentcore remove all
agentcore deploy

後續步驟