🧠 Bedrock MCP Agent

Agente de AWS Bedrock integrado con Model Context Protocol (MCP)

Una aplicación completa que permite interactuar con los modelos de lenguaje de AWS Bedrock a través de una interfaz web moderna y un backend Python robusto.

Bedrock MCP Agent Python React Flask

🚀 Características

🐍 Backend Python con integración completa a AWS Bedrock
⚛️ Frontend React moderno y responsivo
🤖 Soporte múltiples modelos: Claude 3, Titan, Llama 2, y más
📡 Protocolo MCP para formateo estandarizado de respuestas
⚙️ Configuración flexible de parámetros (temperatura, tokens, región)
💬 Interfaz de chat interactiva con historial de conversaciones
🔄 Scripts de inicio automatizados para Windows, Linux y macOS
📊 Monitoreo en tiempo real del estado del servidor
🛡️ Manejo robusto de errores y logging completo

📁 Estructura del Proyecto

bedrock-mcp-agent/ ├── 📄 README.md # Documentación del proyecto ├── 🐍 bedrock_mcp_agent.py # Agente principal de Python ├── 🌐 app.py # Servidor Flask backend ├── 🎨 frontend.html # Interfaz web React ├── 📦 requirements.txt # Dependencias de Python ├── ⚙️ .env.example # Plantilla de variables de entorno ├── 🚫 .gitignore # Archivos excluidos de Git ├── 🚀 start.sh # Script de inicio para Linux/macOS └── 🚀 start.bat # Script de inicio para Windows

📋 Requisitos Previos

AWS

✅ Cuenta de AWS activa
✅ Acceso habilitado a AWS Bedrock
✅ Credenciales AWS configuradas (IAM user o role)
✅ Permisos para bedrock:InvokeModel y bedrock:ListFoundationModels

Software

✅ Python 3.8 o superior
✅ pip (gestor de paquetes de Python)
✅ Navegador web moderno

⚡ Inicio Rápido

Método 1: Scripts Automatizados (Recomendado)

Para Linux/macOS:

git clone https://github.com/harold-moncaleano/bedrock-mcp-agent.git cd bedrock-mcp-agent chmod +x start.sh ./start.sh

Para Windows:

git clone https://github.com/harold-moncaleano/bedrock-mcp-agent.git cd bedrock-mcp-agent start.bat

Los scripts automatizados se encargan de:

✅ Verificar Python y pip
✅ Crear el entorno virtual
✅ Instalar dependencias automáticamente
✅ Configurar variables de entorno
✅ Ofrecer opciones de ejecución interactivas

Método 2: Instalación Manual

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/harold-moncaleano/bedrock-mcp-agent.git cd bedrock-mcp-agent

2. Crear entorno virtual

python -m venv venv # Activar entorno virtual # Linux/macOS: source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configurar variables de entorno

cp .env.example .env # Editar .env con tus credenciales AWS

⚙️ Configuración AWS

Opción 1: Variables de entorno (.env)

# Editar archivo .env AWS_ACCESS_KEY_ID=tu_access_key_id AWS_SECRET_ACCESS_KEY=tu_secret_access_key AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

Opción 2: AWS CLI

aws configure

Opción 3: IAM Role (EC2)

Si ejecutas en EC2, el agente usará automáticamente el IAM role de la instancia.

Habilitar modelos en AWS Bedrock

Ve a la consola AWS Bedrock
Navega a "Model access"
Solicita acceso a los modelos:
- ✅ Anthropic Claude 3 Sonnet
- ✅ Anthropic Claude 3 Haiku
- ✅ Amazon Titan Text Premier
- ✅ Meta Llama 2 70B Chat

🚀 Ejecución

Aplicación Web Completa

# Ejecutar servidor Flask python app.py # Abrir en navegador # http://localhost:5000

El servidor Flask:

🌐 Sirve el frontend en la ruta principal /
📡 Expone API REST en /api/*
🔍 Incluye endpoint de salud en /health
📊 Proporciona configuración en /api/config

Solo Backend (Línea de comandos)

# Ejecutar agente directamente python bedrock_mcp_agent.py

🌐 API Endpoints

Endpoint	Método	Descripción
`/`	GET	Interfaz web principal
`/health`	GET	Estado del servidor y agente
`/api/models`	GET	Lista de modelos disponibles
`/api/chat`	POST	Enviar mensaje a modelo
`/api/config`	GET	Configuración del servidor

Ejemplo de uso de API

// Enviar mensaje const response = await fetch('http://localhost:5000/api/chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ model_id: 'anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0', prompt: '¿Qué es AWS Bedrock?', temperature: 0.7, max_tokens: 1000 }) });

🎛️ Configuración Avanzada

Variables de entorno disponibles

Variable	Descripción	Valor por defecto
`AWS_ACCESS_KEY_ID`	ID de clave de acceso AWS	-
`AWS_SECRET_ACCESS_KEY`	Clave secreta AWS	-
`AWS_DEFAULT_REGION`	Región AWS	`us-east-1`
`FLASK_HOST`	Host del servidor Flask	`0.0.0.0`
`FLASK_PORT`	Puerto del servidor Flask	`5000`
`FLASK_DEBUG`	Modo debug	`True`
`SECRET_KEY`	Clave secreta Flask	`bedrock-mcp-*`

Modelos soportados

Modelo	ID	Proveedor	Descripción
Claude 3 Sonnet	`anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0`	Anthropic	Balanceado para tareas complejas
Claude 3 Haiku	`anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0`	Anthropic	Rápido y eficiente
Titan Text Premier	`amazon.titan-text-premier-v1:0`	Amazon	Modelo avanzado de Amazon
Titan Text Express	`amazon.titan-text-express-v1`	Amazon	Modelo rápido de Amazon
Llama 2 70B Chat	`meta.llama2-70b-chat-v1`	Meta	Conversacional de Meta

🎯 Funcionalidades de la Interfaz

Panel de Configuración

🔧 Selector de modelos dinámico desde AWS
🌡️ Control de temperatura (0-1) con slider
🔢 Configuración de tokens máximos (1-4000)
🌍 Selector de región AWS

Chat Interactivo

💬 Historial de conversaciones persistente
⏱️ Indicadores de estado y tiempo de procesamiento
📊 Metadata detallada (tokens, tiempo, ID de request)
🔄 Indicador de estado del servidor en tiempo real

Controles Adicionales

🗑️ Limpiar chat con un clic
🔄 Recargar configuración y modelos
📱 Diseño responsivo para móviles
⚙️ Panel de configuración colapsible

🐛 Solución de Problemas

Error: "Resource not accessible by personal access token"

# Verificar credenciales AWS aws configure list # o revisar archivo .env

Error: "Access denied to model"

Ve a AWS Bedrock Console → Model access
Solicita acceso al modelo específico
Espera aprobación (puede tomar minutos)

Error: "Region not supported"

Usa regiones soportadas: us-east-1, us-west-2, eu-west-1, ap-southeast-1

Frontend no conecta con Backend

# Verificar que el servidor esté ejecutándose curl http://localhost:5000/health # Revisar logs del servidor python app.py

Problemas con dependencias

# Reinstalar dependencias pip install --upgrade -r requirements.txt # Limpiar caché pip cache purge

🔐 Seguridad

Mejores Prácticas

⚠️ Nunca commitees credenciales AWS en el código
✅ Usa variables de entorno o AWS IAM roles
✅ Implementa autenticación en producción
✅ Limita permisos IAM al mínimo necesario
✅ Usa HTTPS en producción

Permisos IAM mínimos

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "bedrock:InvokeModel", "bedrock:ListFoundationModels" ], "Resource": "*" } ] }

📊 Monitoreo y Logs

Logs del servidor

# Los logs aparecen automáticamente en consola python app.py # Configurar nivel de logging en .env FLASK_DEBUG=True # Para logs detallados

Endpoint de salud

curl http://localhost:5000/health

Respuesta ejemplo:

{ "status": "healthy", "timestamp": "2024-01-15T10:30:00", "agent_status": "initialized", "region": "us-east-1" }

🚢 Despliegue en Producción

Usando Gunicorn

# Instalar Gunicorn pip install gunicorn # Ejecutar en producción gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app

Docker (opcional)

FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . EXPOSE 5000 CMD ["python", "app.py"]

🤝 Contribuir

Fork el repositorio
Crea una rama para tu feature: git checkout -b feature/nueva-funcionalidad
Commit tus cambios: git commit -am 'Añadir nueva funcionalidad'
Push a la rama: git push origin feature/nueva-funcionalidad
Crea un Pull Request

Áreas de contribución

🔧 Nuevos modelos de Bedrock
🎨 Mejoras en la interfaz
📚 Documentación
🧪 Tests unitarios
🔐 Mejoras de seguridad

📚 Recursos Adicionales

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ve el archivo LICENSE para más detalles.

👨‍💻 Autor

Harold Moncaleano

🐙 GitHub: @harold-moncaleano
📧 Email: harold.moncaleano@nuvu.cc
🌐 Proyecto: bedrock-mcp-agent

⭐ ¡Si este proyecto te resulta útil, dale una estrella! ⭐

🆘 Soporte

¿Necesitas ayuda?

🐛 Reporta bugs en Issues
💡 Sugiere features en Discussions
📧 Contacto directo: harold.moncaleano@nuvu.cc

📈 Roadmap

Próximas funcionalidades

🔐 Autenticación de usuarios
💾 Persistencia de conversaciones
📁 Carga de archivos y documentos
🎨 Temas personalizables
📊 Dashboard de métricas
🔌 Plugins y extensiones
🌐 Soporte multiidioma
📱 Aplicación móvil nativa

Integraciones planeadas

🗄️ Base de datos (PostgreSQL/MongoDB)
🔍 Elasticsearch para búsqueda
📊 Grafana para monitoreo
🐳 Docker Compose completo
☸️ Kubernetes deployment
🚀 CI/CD con GitHub Actions

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How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

A web application that enables users to interact with AWS Bedrock language models through a modern interface with support for multiple models like Claude 3, Titan, and Llama 2.

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