AWS открывает MCP-сервер для быстрого развёртывания агентов Bedrock AgentCore из IDE

октября 3, 2025 · 3 min

Что такое MCP-сервер для AgentCore

AWS опубликовала в открытом доступе Model Context Protocol (MCP) сервер для Amazon Bedrock AgentCore, который переносит большую часть интеграции и развёртывания в помощника IDE. Сервер предоставляет клиентам инструменты и документацию, чтобы помощник мог шаг за шагом превратить прототип на основании промптов в работающего агента, готового к запуску в AgentCore Runtime.

Как это работает в IDE

AgentCore MCP-сервер показывает помощнику нужные инструменты и контекст, чтобы тот мог: преобразовать точки входа в обработчики AgentCore, добавить bedrock_agentcore импорты, сгенерировать requirements.txt, переписать прямые вызовы на payload-обработчики совместимые с Runtime, подготовить AWS окружение (учётные данные, роли, ECR, конфигурационные файлы), подключить AgentCore Gateway для вызовов инструментов и затем вызвать и протестировать развернутого агента — всё это из чат-поверхности IDE.

Поддерживаемые MCP-клиенты включают Kiro, Claude Code, Cursor, Amazon Q Developer CLI и плагин Q для VS Code. Сервер использует стандартный mcp.json, который эти клиенты читают, а лёгкий загрузчик uvx обеспечивает однокликовую установку из репозитория GitHub.

Установка и поддержка клиентов

AWS предлагает простой путь установки из awslabs mcp mono-repo (лицензия Apache-2.0). Репозиторий содержит реализацию сервера AgentCore и ссылки на сопутствующие MCP-ресурсы и документацию. AWS указывает ожидаемые места расположения mcp.json для разных клиентов, например:

Kiro: .kiro/settings/mcp.json
Cursor: .cursor/mcp.json
Amazon Q CLI: ~/.aws/amazonq/mcp.json
Claude Code: ~/.claude/mcp.json

Такой подход с uvx упрощает подключение клиентов для разработчиков, которые уже используют MCP-совместимые инструменты.

Архитектурные рекомендации и слоистый контекст

AWS рекомендует слоистую модель контекста для MCP-серверов, чтобы помощник IDE получал постепенно более полный контекст: начать с контекста агентного клиента, добавить AWS-документацию, затем документацию фреймворков вроде Strands Agents или LangGraph, включить SDK и документацию AgentCore, и применить per-IDE steering файлы для управления повторяющимися рабочими потоками. Такая организация снижает пропуски при извлечении информации и помогает помощнику планировать полный цикл преобразования, развёртывания и тестирования без ручного переключения контекста.

Типичный цикл разработки

Обычный путь выглядит так:

Bootstrap: использовать локальные инструменты или MCP-серверы. Подготовить целевой Lambda для AgentCore Gateway или развернуть сервер прямо в AgentCore Runtime.
Авторство/Рефакторинг: начать с существующего кода Strands Agents или LangGraph. Сервер подсказывает помощнику, как конвертировать обработчики, импорты и зависимости для совместимости с Runtime.
Развёртывание: помощник обращается к документации и вызывает AgentCore CLI для развёртывания.
Тестирование и итерации: вызывать агента через естественный язык, интегрировать инструменты Gateway при необходимости, переразворачивать и повторно тестировать.

Почему это важно

Большинство фреймворков для агентов всё ещё требуют, чтобы разработчики изучали облачные рантаймы, политики ролей, регистры и CLIs для развёртывания, прежде чем они смогут быстро итератировать. MCP-сервер AWS перекладывает эту работу на помощника IDE и сокращает разрыв между промптом и продуктивной системой. Как ещё один MCP-сервер, он сочетается с существующими документ-серверами и может использовать улучшения в MCP-клиентах, обеспечивая низкофрикционный путь для команд, стандартизирующихся на Bedrock AgentCore.

Сообщество и ресурсы

Сервер размещён в awslabs mcp mono-repo с лицензией Apache-2.0. Репозиторий включает реализацию AgentCore сервера, документацию и примеры установки. Комментарии сообщества отмечают, что шаблон uvx и mcp.json упрощают интеграцию клиентов, а инструменты сервера хорошо ложатся на стек AgentCore Runtime, Gateway и Memory, сохраняя совместимость с существующими путями Strands и LangGraph.

Для подробностей по установке и техническим деталям смотрите блог AWS и репозиторий на GitHub, на которые ссылается AWS.