简化现有应用程序：从REST API到使用Amazon AgentCore网关的AI代理工具

*使用Amazon Bedrock AgentCore网关和模型上下文协议（MCP）将您的EKS应用程序转换为智能代理工具*

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引言：代理人革命已经到来

想象一下，你现有的REST API突然变成了一组智能工具，人工智能代理可以自主发现、理解和使用。不再为每个代理框架编写自定义集成。不再维护单独的工具定义。只需一个网关，即可将您的应用程序转换为通用代理工具包。

这就是使用Amazon Bedrock AgentCore网关“MCPify”您的应用程序的力量。

在本次深入探讨中，我们将逐步将运行在Amazon EKS上的真实零售应用程序转换为Amazon QuickSuite可以使用的一组MCP（模型上下文协议）工具。我们将构建完整的架构： 亚马逊QuickSuite→ AgentCore网关→ EKS应用，涵盖了从Cognito身份验证到自然语言交互的每个组件，向您展示了如何弥合传统应用程序与代理驱动的未来之间的差距。

了解关键技术

在我们深入了解MCPfying应用程序之前，让我们了解一下使这种转变成为可能的关键技术。

什么是模型上下文协议（MCP）？

主控程序 是一个开放标准，允许AI代理自动发现和使用工具。将其视为一种通用语言——任何兼容MCP的代理都可以使用任何MCP服务器，而无需自定义集成代码。

什么是亚马逊基岩代理核心？

亚马逊基岩代理核心 使您能够使用任何框架和模型安全地大规模部署和操作高效的代理。借助AgentCore，开发人员可以加速人工智能代理投入生产，其规模、可靠性和安全性对现实世界的部署至关重要。AgentCore提供工具和功能，使代理更有效、更有能力，专门构建的基础设施可以安全地扩展代理，并控制操作值得信赖的代理。AgentCore服务是可组合的，可以与流行的开源框架和任何模型一起使用，因此您不必在开源灵活性和企业级安全性和可靠性之间做出选择。

AgentCore网关 *（我们的重点）* Amazon Bedrock AgentCore Gateway为开发人员提供了一种简单而安全的方式来大规模构建、部署、发现和连接工具。人工智能代理需要工具来执行现实世界的任务——从查询数据库到发送消息再到分析文档。使用Gateway，开发人员可以将API、Lambda函数和现有服务转换为与模型上下文协议（MCP）兼容的工具，并通过Gateway端点仅需几行代码即可将其提供给代理。Gateway支持OpenAPI、Smithy和Lambda作为输入类型，是在完全托管的服务中提供全面入口身份验证和出口身份验证的唯一解决方案。Gateway还提供了与Salesforce、Slack、Jira、Asana和Zendesk等几种流行工具的一键集成。Gateway消除了数周的自定义代码开发、基础设施配置和安全实施，因此开发人员可以专注于构建创新的代理应用程序。

📖 了解更多： 有关使用AgentCore加速开发的更多见解，请参阅AWS博客文章：使用Amazon Bedrock AgentCore MCP服务器加速开发.

什么是亚马逊QuickSuite？

亚马逊QuickSuite 是一个全面的、生成性的人工智能商业智能平台，可以轻松分析数据、创建可视化、自动化工作流程，并在整个组织内进行协作。该服务将传统的商业智能功能与现代人工智能辅助相结合，不需要使用机器学习专业知识。您可以连接到不同的数据源，创建交互式仪表板，构建智能自动化，并通过与人工智能代理的自然语言对话获得即时见解。

QuickSuite聊天代理 帮助用户通过自然语言对话探索数据、分析信息并采取行动。聊天代理可以从简单的问答界面发展为高级功能，使用连接的工具（如MCPiized零售API）协调复杂的工作流程。

非常适合MCP化：

内置MCP支持：与AgentCore Gateway等MCP服务器的本地集成
自然语言接口：询问“显示所有订单”并获取数据+可视化
无需机器学习专业知识：业务用户可以轻松地与复杂系统进行交互
工作流程自动化：使用MCPified工具构建智能自动化

“MCPifying”实际上是什么意思？

MCP化 是将现有应用程序和API转换为模型上下文协议（MCP）兼容工具的过程。API不再只是端点的集合，而是一个可发现的、自我描述的工具包，人工智能代理可以理解和智能使用。

以下是MCPify应用程序时发生的情况：

在MCPifying之前：

User → Custom Integration → EKS Application

MCPify（我们的演示架构）之后：

User → Amazon QuickSuite → AgentCore Gateway → EKS Application

AgentCore EKS Architecture

神奇之处在于中间层——AgentCore Gateway充当通用翻译器，它：

将OpenAPI规范转换为MCP工具定义
处理身份验证和授权
为工具发现提供语义搜索
管理速率限制和错误处理
为任何代理框架提供标准化的接口

完整流程

业务用户 → QuickSuite → AgentCore网关 → 您的EKS应用程序

QuickSuite通过MCP协议连接到AgentCore网关，该协议将请求转换为您现有的REST API。你的应用程序不需要改变——它只需要获得人工智能的超能力！

演示存储库入门

*注意：本节将向您展示如何部署一个完整的演示环境。如果您已经有一个现有的应用程序在EKS或任何其他平台上运行，您可以直接跳到MCPification过程，并将概念适应您现有的设置。*

🎯 演示存储库： 这篇博客文章的所有代码、部署脚本和配置文件都可以在这个存储库结构中找到：

# Repository structure
mcpify-retail-demo/
├── app/                    # Flask retail application
├── k8s/                    # Kubernetes manifests
├── terraform/              # EKS infrastructure
├── scripts/                # Build and deployment scripts
└── agentcore-integration/  # AgentCore Gateway deployment

🚀 快速入门（假设EKS已经存在）：

⚠️ 第一：更新配置文件中的占位符值（请参阅下面的配置清单）

# 1. Build and deploy the retail application
./scripts/build-and-push.sh us-east-1 retail-api
./scripts/deploy.sh retail-demo-eks us-east-1

# 2. Deploy AgentCore Gateway
cd agentcore-integration
python deploy_retail_gateway_boto3.py --api-url https://YOUR_ACTUAL_DOMAIN

# 3. Test the complete integration
python test_deployed_gateway.py retail_gateway_config_boto3_*.json

🏗️ 完整设置（包括EKS）： 如果需要先创建EKS集群，请按照下面的详细部署步骤进行操作。

存储库包括：

完整的Flask应用程序 与AgentCore网关兼容
Kubernetes部署清单 对于EKS
地形基础设施 用于EKS集群设置
AgentCore网关部署脚本 使用boto3
测试和验证脚本

完整部署指南

本节提供了部署完整演示环境的分步说明。如果您使用了上述快速入门，并且已经运行了所有内容，则可以跳到MCPification过程。

🚨 先决条件：

自定义域名：您需要一个域名（例如。， api.yourcompany.com)
AWS帐户：具有创建ACM证书和Route 53记录的权限
域控制器：能够通过DNS验证域所有权

🔧 配置检查表：

在开始部署之前，您需要替换这些文件中的占位符值：

terraform/terraform.tfvars:

- domain_name = "api.yourcompany.com" → 您的实际域名

k8s/ingress.yaml:

- YOUR_ACCOUNT_ID → 您的AWS帐户ID - YOUR_REGION → 您的AWS区域（例如。， us-east-1) - YOUR_CERTIFICATE_ID → 您的ACM证书ID - YOUR_DOMAIN → 您的实际域名

k8s/deployment.yaml:

- YOUR_ACCOUNT_ID → 您的AWS帐户ID

网关部署命令：

- https://api.yourcompany.com → 您的实际域名

💡 提示： 在编辑器中使用查找和替换来一致地更新所有占位符。

步骤1:HTTPS设置

AgentCore网关需要HTTPS端点。首先设置您的域和SSL证书：

1.创建ACM证书：

# Request a certificate for your domain
aws acm request-certificate \
  --domain-name api.yourcompany.com \
  --validation-method DNS \
  --region YOUR_REGION

2.配置路由53（推荐）：

# Create a hosted zone for your domain
aws route53 create-hosted-zone \
  --name api.yourcompany.com \
  --caller-reference $(date +%s)

3.验证证书：

转到AWS证书管理器控制台
找到您的证书并将CNAME记录添加到DNS
等待验证完成（5-10分钟）

4.更新地形配置：

# terraform/terraform.tfvars
domain_name = "api.yourcompany.com"  # Your actual domain

步骤2:EKS集群设置

使用包含的Terraform配置创建EKS集群：

# Navigate to terraform directory
cd terraform

# Configure your settings
cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars
# Edit terraform.tfvars with your AWS region and domain:
# - aws_region = "us-east-1"  # Your preferred region
# - domain_name = "api.yourcompany.com"  # Your actual domain

# Create the complete EKS infrastructure
terraform init
terraform plan
terraform apply

# Update your kubeconfig
aws eks update-kubeconfig --region YOUR_REGION --name retail-demo-eks

Terraform配置创建：

具有公共/私有子网的VPC 跨越3个可用区域
EKS 集群 具有受管节点组（t3.medium实例）
安全组 有适当的出入规则
IAM角色 用于集群和节点组
AWS负载均衡器控制器 用于入口支持

步骤3：部署零售应用程序

先决条件：

安装了AWS负载平衡器控制器的EKS集群正在运行
kubectl已配置
构建Docker镜像并推送到ECR

⚠️ 重要：在继续之前，请完成上述HTTPS设置过程。

构建并推送Docker镜像：

使用提供的脚本构建Docker镜像并将其推送到ECR：

# Build and push Docker image (creates ECR repository if needed)
./scripts/build-and-push.sh us-east-1 retail-api

# The script automatically:
# - Builds the Docker image from the app/ directory
# - Creates ECR repository if it doesn't exist
# - Logs into ECR
# - Tags and pushes the image
# - Outputs the image URI for deployment

部署应用程序：

该存储库包括预配置的Kubernetes清单（命名空间、部署、服务、入口），支持HTTPS。入口配置为：

自动将HTTP流量重定向到HTTPS
使用ACM证书终止SSL
将流量路由到零售API吊舱

🔧 重要配置更新：

在部署之前，用您的实际值更新Kubernetes清单：

更新 k8s/ingress.yaml:

- 替换 YOUR_ACCOUNT_ID 使用您的AWS帐户ID - 替换 YOUR_REGION 与您的AWS区域 - 替换 YOUR_CERTIFICATE_ID 使用您的ACM证书ID - 替换 YOUR_DOMAIN 使用您的实际域名

更新 k8s/deployment.yaml:

- 替换 YOUR_ACCOUNT_ID 使用您的AWS帐户ID

部署到EKS：

使用提供的部署脚本：

# Deploy the retail API to EKS (installs ALB controller if needed)
./scripts/deploy.sh retail-demo-eks us-east-1

# The script automatically:
# - Updates kubeconfig for the specified cluster
# - Installs AWS Load Balancer Controller
# - Applies all Kubernetes manifests from k8s/
# - Waits for deployment to be ready
# - Shows the ALB endpoint

# Check deployment status manually if needed
kubectl get deployments -n retail-demo
kubectl get pods -n retail-demo
kubectl get ingress -n retail-demo

配置DNS（最后一步）：

部署后，将您的域指向ALB端点：

# Get the ALB endpoint
ALB_ENDPOINT=$(kubectl get ingress retail-api-ingress -n retail-demo -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].hostname}')
echo "ALB Endpoint: $ALB_ENDPOINT"

# Option 1: Route 53 (if you set up Route 53 in the HTTPS Setup Guide)
aws route53 change-resource-record-sets \
  --hosted-zone-id YOUR_HOSTED_ZONE_ID \
  --change-batch '{
    "Changes": [{
      "Action": "CREATE",
      "ResourceRecordSet": {
        "Name": "api.yourcompany.com",
        "Type": "CNAME",
        "TTL": 300,
        "ResourceRecords": [{"Value": "'$ALB_ENDPOINT'"}]
      }
    }]
  }'

# Option 2: Other DNS providers - Create a CNAME record:
# Name: api.yourcompany.com
# Type: CNAME  
# Value: [ALB_ENDPOINT from above]

# Wait for DNS propagation (5-15 minutes)
nslookup api.yourcompany.com

步骤4：测试您的演示应用程序

部署后，使用实际部署的URL测试端点：

# Replace with your actual deployed application URL
API_URL="https://YOUR_DOMAIN"

# Test health check
curl $API_URL/health

# Test orders
curl $API_URL/orders

# Test products
curl $API_URL/products

# Test specific product
curl $API_URL/product/prod_001

# Test creating an order
curl -X POST $API_URL/order \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "customer_id": "cust_001",
    "items": [
      {"product_id": "prod_001", "name": "Laptop", "quantity": 1, "price": 999.99}
    ]
  }'

# Test analytics
curl $API_URL/analytics/sales

# Test inventory
curl $API_URL/inventory

预期响应示例：

// GET /health
{
  "status": "healthy",
  "timestamp": "2024-01-29T15:30:45.123456"
}

// GET /orders
{
  "orders": [
    {
      "id": "ord_001",
      "customer_id": "cust_001",
      "items": [
        {"product_id": "prod_001", "name": "Laptop", "quantity": 1, "price": 999.99}
      ],
      "total": 1059.97,
      "status": "completed",
      "created_at": "2024-01-15T10:30:00Z"
    }
  ],
  "count": 2
}

现在我们已经运行了演示应用程序，让我们继续进行MCPify！

步骤5：部署AgentCore网关

现在您的EKS集群正在运行，零售应用程序已经部署和测试，让我们通过部署AgentCore网关对其进行MCPify。

网关部署的先决条件：

✅ HTTPS设置已完成（步骤1）
✅ EKS群集正在运行（步骤2）
✅ 通过HTTPS部署和访问零售应用程序（步骤3-4）
✅ 配置了AgentCore权限的AWS CLI

验证HTTPS是否正常工作：

# This should work without SSL errors (replace with your actual domain)
curl https://YOUR_ACTUAL_DOMAIN/health

部署AgentCore网关：

# Navigate to the agentcore-integration directory
cd agentcore-integration

# Deploy AgentCore Gateway with your actual API URL
python deploy_retail_gateway_boto3.py --api-url https://YOUR_ACTUAL_DOMAIN

# The script automatically handles:
# - IAM service role creation with proper trust policies
# - Cognito User Pool and OAuth configuration
# - AgentCore Gateway creation with MCP protocol
# - OpenAPI target setup with your application endpoints
# - Configuration file generation for integration

# Test the deployed gateway
python test_deployed_gateway.py retail_gateway_config_boto3_*.json

🔗 重要提示：更新您的API URL

🔧 配置要求：

替换 https://YOUR_ACTUAL_DOMAIN 使用步骤1中的实际域名
确保这与您在中配置的域匹配 k8s/ingress.yaml 和 terraform/terraform.tfvars
该脚本会自动使用您的URL更新OpenAPI规范
这可确保AgentCore网关连接到部署的EKS应用程序

部署脚本创建什么

这 deploy_retail_gateway_boto3.py 该脚本使用以下组件创建了一个完整的AgentCore网关基础架构：

1.IAM服务角色(`RetailGatewayServiceRole`)

创建具有信任策略的IAM角色，允许AgentCore Gateway安全访问AWS服务，并使用适当的日志权限管理网关操作。

2.亚马逊Cognito用户池和OAuth配置

创建一个完整的OAuth 2.0身份验证系统，包括用户池、域、资源服务器和应用程序客户端，以实现QuickSuite集成的安全机器对机器身份验证。

3.AgentCore网关

使用OAuth JWT授权和语义搜索功能创建完全管理的MCP-兼容网关服务，将您的REST API转换为可发现的MCP工具。

4.API密钥凭证提供程序

创建一个凭据提供程序，用于处理HTTP标头中的API密钥身份验证，确保安全的访问模式，即使对于演示/公共API也是如此。

5.OpenAPI目标

创建将零售API链接到网关的目标配置。该脚本使用您的实际API URL和所有12个零售端点动态生成完整的OpenAPI规范，然后将每个端点转换为代理可以发现和使用的MCP工具定义。

**6.配置文件(`retail_gateway_config_boto3_*.json`)**

生成一个完整的配置文件，其中包含OAuth凭据、网关URL以及QuickSuite集成和测试所需的所有连接详细信息。

结果： 您的零售API现在已经MCPiized，并准备好进行人工智能代理集成！

步骤5.1：收集配置详细信息

在配置QuickSuite之前，您需要从部署的AgentCore网关收集连接详细信息。

查找您的网关配置

部署脚本创建了一个配置文件，其中包含您需要的所有详细信息。查找名为的文件 retail_gateway_config_boto3_*.json 在 agentcore-integration 目录。

📋 QuickSuite所需信息：

MCP服务器端点:

- 在配置文件中找到 gateway_url - 格式： https://YOUR_GATEWAY_ID.gateway.bedrock-agentcore.YOUR_REGION.amazonaws.com/mcp

客户端ID:

- 在配置文件中找到 client_id - 例子： 52raa9kv7jqopghs4n38s1duqv

客户端密钥:

- 在配置文件中找到 client_secret - 例子： nl2caoljennp28bpis7g3j3s7ft0rkdpa3390m8egmfps86rtkq

令牌URL:

- 在配置文件中找到 token_endpoint - 格式： https://YOUR_COGNITO_DOMAIN.auth.YOUR_REGION.amazoncognito.com/oauth2/token

查看配置文件

# Navigate to agentcore-integration directory
cd agentcore-integration

# List the generated config files
ls retail_gateway_config_boto3_*.json

# View the configuration (replace with your actual filename)
cat retail_gateway_config_boto3_*.json

配置文件示例：

{
  "gateway_url": "https://retail-demo-boto3-abc123-xyz789.gateway.bedrock-agentcore.us-east-1.amazonaws.com/mcp",
  "gateway_id": "retail-demo-boto3-abc123-xyz789",
  "client_id": "52raa9kv7jqopghs4n38s1duqv",
  "client_secret": "nl2caoljennp28bpis7g3j3s7ft0rkdpa3390m8egmfps86rtkq",
  "token_endpoint": "https://retail-demo-boto3-abc123-domain-abc123.auth.us-east-1.amazoncognito.com/oauth2/token",
  "scope": "retail-demo-boto3-abc123/genesis-gateway:invoke",
  "region": "us-east-1"
}

💡 请将此信息放在手边 -在下一步中，您将需要它来配置QuickSuite。

替代方案：在AWS控制台中查找值

如果找不到配置文件，也可以从AWS控制台检索这些值：

MCP服务器终结点：

转到Amazon Bedrock控制台→ 智能体核心→ 网关
查找您的网关（名称以开头 retail-demo-boto3-)
复制网关URL并添加 /mcp 在最后

OAuth凭据：

转到亚马逊Cognito控制台→ 用户池
查找您的用户池（名称以开头 retail-demo-boto3-)
转到“应用程序集成”→ “应用程序客户端和分析”
找到您的应用程序客户端以获取客户端ID和客户端密码
转到“应用程序集成”→ “域”用于构造令牌URL

步骤6：配置QuickSuite集成

在部署了AgentCore网关并准备好配置详细信息后，让我们将其连接到Amazon QuickSuite进行自然语言交互。

配置QuickSuite MCP集成

1.在QuickSuite中访问MCP设置

导航到QuickSuite中的MCP配置部分，将AgentCore网关添加为MCP服务器。在QuickSuite的连接下查找“集成”部分。

2.添加新的MCP服务器配置

单击“模型上下文协议”开始配置AgentCore网关连接。这将打开MCP服务器配置窗体，您将在其中定义连接参数。

使用配置文件中的值配置这些基本设置：

名字: Retail Demo Gateway （或您喜欢的任何名称）
描述: MCPified retail API for order and product management
MCP服务器端点：复制 gateway_url 配置文件中的值

- 例子： https://retail-demo-boto3-abc123-xyz789.gateway.bedrock-agentcore.us-east-1.amazonaws.com/mcp

3.配置OAuth 2.0身份验证

使用步骤5.1中网关配置文件中的值设置OAuth凭据。

身份验证设置配置：

认证方式：选择 服务身份验证
认证类型：系统将自动检测OAuth 2.0客户端凭据
OAuth 2.0必填字段 （从配置文件中复制）：

- 客户端ID：复制 client_id 配置文件中的值 - 客户端密钥：复制 client_secret 配置文件中的值 - 令牌URL：复制 token_endpoint 配置文件中的值

💡 小贴士：在文本编辑器中保持配置文件打开，以便轻松复制这些值。

4.测试连接和发现工具

QuickSuite将自动测试OAuth连接，并从AgentCore网关中发现所有可用的MCP工具。

5.集成完成

您的MCP集成现在已完全配置并准备好使用。您应该看到您的所有零售API工具可用。

步骤7：测试完整集成

现在，您可以通过自然语言与零售应用程序进行交互：

商业智能交互示例：

*业务用户*：“显示所有订单” *QuickSuite*: *使用MCP客户端调用 listOrders 通过AgentCore网关使用该工具* *响应*：显示包含订单数据和见解的交互式仪表板

*业务用户*：“我们目前的库存情况如何？” *QuickSuite*: *呼叫 getInventory 通过MCP工具* *响应*：创建一个包含库存水平和警报的全面库存仪表板

*业务用户*：“为我们的顶级客户创建订单” *QuickSuite*: *调用多种工具： listCustomers那么 createOrder* *响应*：创建订单并实时更新仪表板

祝贺您的应用程序现已通过MCP验证

您已经成功地将零售应用程序从传统的REST API转换为智能代理工具包。

您的API工具： 您的零售终端(/health, /orders, /products等）现在是MCP工具(checkHealth, listOrders, listProducts等），人工智能代理可以在自然语言对话中发现、理解和使用。

AgentCore EKS Architecture

常见问题排查

问题1:OAuth令牌失败

症状：401未经授权的错误 解决方案:

验证客户端ID和密码
检查令牌端点URL
确保作用域与资源服务器配置匹配
验证Cognito域是否处于活动状态

问题2：工具发现问题

症状：工具列表为空或缺少工具 解决方案:

验证OpenAPI规范语法
确保OpenAPI规范使用HTTPS URL （AgentCore网关要求）
验证是否定义了API密钥身份验证 在OpenAPI规范安全部分
检查网关目标状态
验证IAM角色权限
查看CloudWatch日志以查找解析错误

问题3：工具调用失败

症状：已发现工具，但调用失败 解决方案:

直接测试API基础
检查凭据提供程序配置
验证请求/响应模式
查看网关异常日志

结论

我们已经使用 亚马逊QuickSuite→ AgentCore网关→ EKS应用.

关键要点：

MCPification为AI代理创建了可发现的、自描述的工具
您现有的API可以成为代理工具，而无需更改代码
HTTPS和正确的身份验证至关重要
OpenAPI文档成为代理工具的基础

您现有的应用程序包含代理可以利用的功能。使用AgentCore Gateway，您可以在不重写应用程序代码的情况下释放这种潜力。

代理革命已经到来——是时候对您的应用程序进行MCPify了。

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*准备好MCPify您的应用程序了吗？使用本指南中提供的自动部署脚本快速入门。应用程序集成的未来是代理式的，它从您的第一个MCPiized API开始。*

此解决方案是如何构建和发布的

这个完整的MCPification解决方案是使用 开发 IDE -一个由人工智能驱动的开发环境，在几个小时内加速了这个多服务应用程序从概念到工作演示的创建。

Kiro IDE已启用：

快速原型制作和自动代码生成
Flask应用程序、Kubernetes、Terraform和AgentCore网关的无缝协调
端到端测试和全面的文档

将Kiro IDE用于您的MCPification项目：

克隆此存储库并在Kiro IDE中探索它
在人工智能的帮助下构建自己的MCPified应用程序
自动生成部署脚本和基础架构代码

准备好构建自己的MCPified应用程序了吗？ 尝试 开发 IDE 人工智能加速发展。

使用MCP工具增强代码生成

您的MCPified应用程序可以通过为LLM提供实时上下文以生成代码来增强您的开发工作流程。

将AgentCore MCP服务器添加到Kiro IDE或其他开发工具中：

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

优点：

代理商核心专业知识：Kiro可以访问AgentCore的官方文档和最佳实践
上下文感知代码生成：LLM查询实时API以获取准确的数据结构
实施指南：使用官方文档获取AgentCore网关集成的帮助
自动文档：从实时终结点生成API文档和SDK

与以下内容集成： Kiro IDE、Cursor IDE、GitHub Copilot、Claude Desktop或自定义LLM工具。

这创建了一个强大的反馈循环，您的MCPified应用程序和官方AgentCore知识可以增强您的开发能力！

🎓 快速笔记

这是一个学习演示！ 我们构建这个是为了向您展示MCPification的工作原理，但请不要直接将其投入生产。花时间理解代码，添加适当的安全性，并在您的环境中彻底测试所有内容。你最了解你的系统——确保一切都符合你的需求和标准！

Mcpify Rest Apis

快速接入

详细介绍