将 AgentCore Runtime 托管的 MCP 服务器连接到 Amazon Quick

在本文中,您将了解如何在 AgentCore Runtime 中部署和托管 MCP 服务器并将其与 Amazon Quick 集成以及先决条件。通过这种模式,您可以提高 AI 工具的可重用性并避免重复,因此客户端可以重用通过 MCP 服务器公开的常用工具和代理,而不是再次从头开始编写它们。您的客户可以在 Amazon Quick(聊天代理和工作流程)中使用您的产品,而无需为每个用例构建自定义连接器。

来源:亚马逊云科技 _机器学习

模型上下文协议 (MCP) 服务器允许基础模型访问外部数据和工具,支持对文件、数据库和 API 的标准化、安全访问。它们使人工智能代理能够与现实世界的应用程序交互,通过准确的上下文减少幻觉,并提供有状态的多轮功能。行业标准架构迅速发展并采用 MCP 来支持代理 AI 工作流程。

Amazon Quick 支持 MCP 集成,以实现自主执行、实时数据访问和专门的 AI 子代理集成。如果您已有 MCP 服务器,则可以使用此集成指南将其与 Amazon Quick 集成。如果您还没有 MCP 服务器,您可以使用 AWS 提供的在 AWS 上部署 MCP 服务器的指南,该指南遵循 AWS 架构完善的支柱。根据您的用例,您有多种选择:

  • 如果您有自己的 REST API 或在 Amazon API Gateway 上运行的 REST API,则可以使用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 将 Amazon Quick 直接与您的 API 集成。
  • 如果您更喜欢无服务器架构并且只需要 AI 代理的最低执行能力,您可以编写 AWS Lambda 函数并使用 AgentCore Gateway 与 Amazon Quick 集成。
  • 如果您想要一个具有会话隔离、延长执行时间、持久文件系统、内置身份验证、可观察性、增强负载、双向流和评估功能的完全托管无服务器 MCP 服务器解决方案,您可以使用 AgentCore Runtime 进行 MCP 服务器托管,并使用 AgentCore Gateway 与 Amazon Quick 连接。
  • 解决方案概述

    先决条件

    在开始之前,请按照本文中的分步说明验证您是否满足以下先决条件,以便在您自己的 AWS 账户中部署解决方案。

  • AWS 账户。
  • Amazon Quick 设置为作者或更高级别的订阅。
  • 为 AgentCore、Amazon Cognito 和 Amazon CloudWatch 创建 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色和策略以及 AWS 资源的权限。