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MCP Server · 运维云端

Agentcore Gateway MCP To API

Amazon Bedrock AgentCore Gateway 可将API、Lambda函数和服务转换为MCP兼容工具并暴露给AI代理使用,适用于快速构建和测试AI代理工具链。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
API网关AI代理工具Python

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作者 / 组织
jordanilchev
提供方
jordanilchev
运行时
Python

工具数量

2

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0

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MCP World

选型结论

Agentcore Gateway MCP To API 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

AgentCore Gateway QuickStart 🚀

Amazon Bedrock AgentCore Gateway makes it easy to convert APIs, Lambda functions, and services into MCP-compatible tools and expose them to AI agents. This repo is a minimal quickstart to create a Gateway, register a Lambda target, and run a test agent that invokes the tools.

See the upstream guide for more detail: https://aws.github.io/bedrock-agentcore-starter-toolkit/user-guide/gateway/quickstart.html

Files in this repo

💰 Cost

This demo will incur a small cost (under $10) to your account, mainly due to Cognito use for machine-to-machine identity. Check the AWS Free Tier, which offers $200 credit for new customers.

Quick start

  1. Install dependencies:

Create and activate a virtual environment (recommended):

    python3 -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # on macOS / Linux

Then install the required Python packages:

    pip install boto3
    pip install bedrock-agentcore-starter-toolkit
    pip install strands-agents
  1. Run script to create the Gateway and Lambda target:

Note: If you're using a multi-profile AWS configuration, make sure to activate the appropriate profile before running the scripts and setting it up the environment ($AWS_PROFILE):

    export AWS_PROFILE=[a profile from ~/.aws/credentials]
    python 1-setup_gateway.py
  1. Update the Lambda code with more functional one.

✳️ Look up in the account the Lambda function created and replace with provided code, over the initial boilerplate.

  1. Enjoy it in the interactive agent chat:
    python 2-run_agent.py

- This runs run_agent. - The agent uses the Bedrock model (change model_id inside the script as needed) and lists available tools from the Gateway.

  1. Prompt ideas and poke the code

- Ask the agent about weather or time: Try time in Paris, Time in France, then time in some obscure vilage. Try in another language. Enjoy the flexability of this kide of user facing interface, against a minimal API backend code. - Check the Lambda tools as defined in lambda_function.py, also see the MCP definition below. - Lambda tools: - get_weather: accepts location - get_time: accepts timezone

Notes & customization

MCP definition for reference

or view/edit in the AWS console

    [
    {
        "description": "Get weather for a location",
        "inputSchema": {
        "properties": {
            "location": {
            "type": "string"
            }
        },
        "required": [
            "location"
        ],
        "type": "object"
        },
        "name": "get_weather"
    },
    {
        "description": "Get time for a timezone",
        "inputSchema": {
        "properties": {
            "timezone": {
            "type": "string"
            }
        },
        "required": [
            "timezone"
        ],
        "type": "object"
        },
        "name": "get_time"
    }
    ]

Troubleshooting

License & references

  • This quickstart is a minimal example. For full operations and advanced configuration, see the AgentCore Starter Toolkit documentation:

https://aws.github.io/bedrock-agentcore-starter-toolkit/

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

API网关Python本地部署Lambda集成AI代理工具MCP兼容AWS服务

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Agentcore Gateway MCP To API 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Agentcore Gateway MCP To API 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agentcore Gateway MCP To API 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agentcore Gateway MCP To API 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Agentcore Gateway MCP To API 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

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