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Glama

MCP auf AWS Bedrock

Ein einfaches und klares Beispiel zur Implementierung und zum Verständnis von Anthropic MCP (auf AWS Bedrock).

Für die Verwaltung mehrerer MCP-Server könnte dieses kleine Projekt Q-2001 als Referenz dienen.

Überblick

Dieses Projekt zeigt, wie das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic mit AWS Bedrock implementiert und verwendet wird. Es bietet eine Client-Implementierung, die über den Laufzeitdienst von AWS Bedrock mit MCP-fähigen Tools interagieren kann.

Related MCP server: MCP SysOperator

Updates 10.05.2025: Streambares HTTP

  • Unterstützung für Streamable HTTP hinzufügen

  • Schreiben Sie den URL-Abruf-MCP-Server fetch_url_mcp_server.py neu, der verschiedene Transporttypen demonstriert

Gebrauchsanweisung

Führen Sie den Server mit den Standardeinstellungen von stdio aus (kein Transportparameter):

uv run fetch_url_mcp_server.py # client uv run client_stdio.py

Ausführen mit streamable-http-Transport auf dem Standardport (8000):

python fetch_url_mcp_server.py --transport streamable-http # client uv run client_streamablehttp.py

Mit streamable-http-Transport auf benutzerdefiniertem Port ausführen:

python fetch_url_mcp_server.py --transport streamable-http --port 8080

Voraussetzungen

  • Python 3.10 oder höher

  • AWS-Konto mit Bedrock-Zugriff

  • Konfigurierte AWS-Anmeldeinformationen

  • UV-Paketmanager

Merkmale

  • Nahtlose Integration mit der AWS Bedrock-Laufzeit mithilfe der Converse-API

  • Toolformatkonvertierung für Bedrock-Kompatibilität

  • Asynchrone Kommunikationsabwicklung

  • Strukturiertes Logging zur Fehlerbehebung

Beitragen

Senden Sie gerne Probleme und Pull Requests, um die Implementierung zu verbessern.

Lizenz

MIT-Lizenz

Verweise

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/davidshtian/MCP-on-AWS-Bedrock'

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