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# 亚马逊 Bedro AgentCore ck MCP 服务器：使用您的编程助手进行 Vibe 编码
亚马逊基岩 AgentCore 模型上下文协议 (MCP) 服务器可帮助您直接从首选开发环境转换、部署和测试亚马逊基岩 AgentCore-compatible 代理。凭借对运行时集成、网关连接和代理生命周期管理的内置支持，MCP 服务器简化了在 Amazon Bedrock AgentCore 服务上从本地开发到生产部署的迁移。
MCP 服务器可与包括 Kiro、Cursor、Claude Code 和 Amazon Q CLI 在内的流行的 MCP 客户端配合使用，提供对话命令来自动化复杂的代理开发工作流程。
**Topics**
+ [先决条件](#mcp-prerequisites)
+ [步骤 1：安装 MCP 服务器](#mcp-install-server)
+ [第 2 步：转换现有代理以实现 AgentCore 运行时兼容性](#mcp-transform-agent)
+ [第 3 步：将代理部署到 AgentCore Runtime](#mcp-deploy-agent)
+ [第 4 步：测试已部署的代理](#mcp-test-agent)
+ [后续步骤](#mcp-next-steps)
## 先决条件
在开始之前，请确认您具备以下条件：
+ 拥有亚马逊 Bedrock AgentCore 权限的 Amazon 账户
+ **Node.js **已安装 20 个以上（ AgentCore CLI 必需）
+ Amazon CLI 已安装并使用相应的凭据进行配置。有关安装说明，请参阅[安装或更新到最新版本的 Amazon CLI ](https://docs.amazonaws.cn/amazonq/latest/qdeveloper-ug/command-line-installing.html)。
+ 支持的 MCP 客户端之一：
+ Kiro
+ Cursor
+ Claude Code
+ Amazon Q CLI
+ 使用支持的框架（Strands 代理或类似框架）构建的现有 AgentCore 代理 LangGraph
有关亚马逊基岩的更多信息 AgentCore，请参阅[亚马逊基岩文档 AgentCore 。](https://docs.amazonaws.cn/bedrock-agentcore/)
### 安装所需的依赖项
安装亚马逊 Bedrock AgentCore 开发所需的软件包。
要安装所需的软件包，请运行以下命令：
```
# Install the AgentCore CLI
npm install -g @aws/agentcore
```
```
# Install the AgentCore Python SDK
pip install bedrock-agentcore
```
## 步骤 1：安装 MCP 服务器
要安装 AgentCore MCP 服务器，请将其添加到 MCP 客户端的配置文件中。每个 MCP 客户端将此配置存储在不同的位置。
### 添加 MCP 服务器配置
选择您的 MCP 客户端并添加相应的配置：
#### 对于 Kiro 来说
添加到`.kiro/settings/mcp.json`（如果不存在，请参阅[创建配置文件](https://kiro.dev/docs/mcp/configuration/#creating-configuration-files)）：
```
{
"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"
]
}
}
}
```
#### 对于光标
添加到`.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"
]
}
}
}
```
#### 适用于亚马逊 Q
最佳做法是为各个 Q CLI 代理配置 MCP 服务器。有关配置说明，请参阅[为 Amazon Q CLI ](https://docs.amazonaws.cn/amazonq/latest/qdeveloper-ug/command-line-mcp-config-CLI.html) 配置 MCP 服务器。
有关 IDE 中的 Amazon Q（VS Code 和 JetBrains），请参阅在 IDE [ 中](https://docs.amazonaws.cn/amazonq/latest/qdeveloper-ug/mcp-ide.html)使用 MCP 服务器和 Amazon Q。
#### 对于 Claude Code
配置取决于您的安装：
+ **独立应用程序**：添加到 `~/.claude/mcp.json`
+ **VS Code 扩展**：首先通过 Claude Code CLI 配置 MCP 服务器，然后扩展程序将自动使用它们。有关设置的详细信息，请参阅 [ Claude Code VS Cod ](https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/vs-code) e 文档。
对于独立的 Claude Code 应用程序：
```
{
"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"
]
}
}
}
```
### 验证 MCP 服务器的安装
要验证 MCP 服务器是否已连接并成功运行，请在添加配置后重新启动 MCP 客户端，并确认以下工具可用：
+ `search_agentcore_docs`-搜索亚马逊 Bedrock 文档 AgentCore
+ `fetch_agentcore_doc`-获取特定的亚马逊 Bedrock AgentCore 文档页面
## 第 2 步：转换现有代理以实现 AgentCore 运行时兼容性
要使您的现有 AgentCore 代理代码与 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 兼容，请使用 MCP 服务器来指导转换过程。例如，如果您有一个 Strands AgentCore 代理，则该转换可 AgentCore-compatible 通过更新导入、依赖关系和应用程序结构来帮助将其转换为 Amazon Bedrock。
### 转换您的代理代码
MCP 服务器指导您的 MCP 客户端对 AgentCore 代理代码进行以下更改：
#### 添加运行时库导入
MCP 服务器添加了所需的 AgentCore 导入：
```
from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp
```
#### 更新依赖关系
MCP 服务器更新您的`requirements.txt`文件：
```
bedrock-agentcore
strands-agents
```
#### 初始化 AgentCore 应用程序
MCP 服务器添加了应用程序初始化：
```
app = BedrockAgentCoreApp()
```
#### 装饰主入口点
MCP 服务器会转换您的处理函数：
```
@app.entrypoint
def handler(event, context):
# Your agent logic here
pass
```
#### 添加应用程序运行器
MCP 服务器添加应用程序运行器：
```
if __name__ == "__main__":
app.run()
```
### 转换程序
要转换您的 AgentCore 代理，请在 MCP 客户端中打开现有 AgentCore 代理文件（例如`weather_agent.py`），并使用您的 MCP 客户端的 AI 助手，提示如下：
```
Transform this AgentCore agent code to be compatible with AgentCore runtime. Update the imports, dependencies, and application structure as needed.
```
## 第 3 步：将代理部署到 AgentCore Runtime
在转换 AgentCore 代理以实现 AgentCore 运行时兼容性后，使用 AgentCore CLI 通过 MCP 客户端进行部署。
### 使用 AgentCore CLI 进行部署
MCP 服务器使用 AgentCore CLI 来部署您的 AgentCore 代理。部署过程包括：
+ 创建部署配置
+ 构建和容器化代理 AgentCore
+ 部署到亚马逊 Bedrock 运行 AgentCore 时
+ 提供部署详细信息和 AgentCore 代理 ARN
要部署 AgentCore 代理，请使用您的 MCP 客户端的 AI 助手，提示如下：
```
Deploy this AgentCore agent to AgentCore runtime using the AgentCore CLI.
```
MCP 服务器自动执行必要的 CLI 命令。
### 验证部署
部署完成后，您将收到包含以下详细信息的确认：
+ AgentCore 代理 ARN
+ 运行时配置
+ 部署状态
## 第 4 步：测试已部署的代理
通过亚马逊 Bedrock R AgentCore untime 调用已部署的 AgentCore 代理，对其进行测试。
### 调用代理
MCP 服务器使用 AgentCore CLI 调用您的 AgentCore 代理并显示结果，包括：
+ AgentCore 代理响应
+ 执行日志
+ 性能指标
要测试已部署的 AgentCore 代理，请使用您的 MCP 客户端的 AI 助手，提示如下：
```
Test the deployed AgentCore agent with a sample request.
```
查看调用输出：
```
AgentCore Agent Response: Hello! I can help you with weather information.
Execution Time: 1.2s
Status: Success
```
## 后续步骤
使用 Amazon Bedro AgentCore ck MCP 服务器成功部署和测试您的第一个 AgentCore 代理后，您可以探索其他功能：
+ *有状态 MCP 功能 *-使用资源、提示、引用、采样和进度通知构建 MCP 服务器。请参阅[有状态 MCP 服务器功能。](mcp-stateful-features.md)
+ *工具集成 *-将您的 AgentCore 代理连接到 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 以访问外部工具
+ *内存集成 *-为对话上下文添加 Amazon Bedrock AgentCore Memory
+ *身份管理 *-实施 Amazon Bedrock AgentCore Identity 以实现安全的访问控制
+ *高级框架 *-探索与其他框架的 LangGraph集成
有关更多信息，请参阅下列内容：
+ [开始使用 AgentCore Runtime ](runtime-getting-started.md)
+ [开始使用 G AgentCore ateway ](gateway-quick-start.md)
+ [AgentCore CLI 引用](https://github.com/aws/agentcore-cli)：