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Strands Agent MCP

by imgaray
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Python
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Agente de Strands MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para ejecutar agentes de Strands. Este proyecto proporciona una forma sencilla de integrar agentes de Strands con Amazon Q y otros sistemas compatibles con MCP.

Descripción general

El MCP del Agente Strands es un puente entre el marco del agente Strands y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Permite:

  • Registrar agentes de Strands como herramientas MCP

  • Ejecutar agentes de Strands a través de MCP

  • Descubra y enumere los agentes disponibles

El proyecto utiliza una arquitectura de complemento que facilita agregar nuevos agentes sin modificar el código central.

Instalación

pip install strands-agent-mcp

Uso

Iniciando el servidor MCP

strands-agent-mcp

Esto iniciará el servidor MCP en el puerto predeterminado.

Creación de complementos de agente

Para crear un nuevo complemento de agente, cree un paquete de Python cuyo nombre comience por sap_mcp_plugin_ (sap significa complemento de agente de strands). Su paquete debe implementar una función register_plugin que registre uno o más agentes en el registro proporcionado:

from strands import Agent from strands.models import BedrockModel from strands_agent_mcp.registry import Registry def register_plugin(registry: Registry) -> None: registry.register("my-agent", Agent( model=BedrockModel(boto_session=Session(region_name="us-west-2"))) )

Uso con Amazon Q

Una vez que el servidor MCP esté en ejecución, puedes usar los agentes con Amazon Q:

q chat --mcp-server http://localhost:8000

Luego podrás utilizar los siguientes comandos en tu chat:

  • Lista de agentes disponibles: strands___list_agents

  • Ejecutar un agente: strands___execute_agent con los parámetros agent (nombre del agente) y prompt (el mensaje que se enviará al agente)

Arquitectura

El proyecto consta de tres componentes principales:

  1. Servidor : El servidor MCP que expone la API de ejecución del agente

  2. Registro : Un registro simple para administrar los agentes disponibles

  3. Complementos : módulos descubiertos dinámicamente que registran agentes en el registro

El servidor descubre automáticamente todos los complementos instalados que siguen la convención de nomenclatura y registra sus agentes.

Dependencias

  • fastmcp : Para implementar el servidor MCP

  • strands-agents : El marco principal del agente Strands

  • strands-agents-builder : Herramientas para crear agentes de Strands

  • strands-agents-tools : Herramientas adicionales para agentes de Strands

Desarrollo

Para configurar un entorno de desarrollo:

  1. Clonar el repositorio

  2. Crear un entorno virtual: python -m venv .venv

  3. Activar el entorno virtual: source .venv/bin/activate (Linux/Mac) o .venv\Scripts\activate (Windows)

  4. Instalar dependencias de desarrollo: pip install -e ".[dev]"

Creación de un complemento de prueba

El repositorio incluye un complemento de muestra ( sap_mcp_plugin_test ) que demuestra cómo crear y registrar un agente simple llamado "simple-agent":

from boto3 import Session from strands import Agent from strands.models import BedrockModel from strands_agent_mcp.registry import Registry def register_plugin(registry: Registry) -> None: registry.register("simple-agent", Agent( model=BedrockModel(boto_session=Session(region_name="us-west-2"))) )

Licencia

[Agregue información de licencia aquí]

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
-
license - not tested
A
quality - confirmed to work

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.

Tools

Un servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) que permite la integración de agentes de Strands con Amazon Q y otros sistemas compatibles con MCP a través de una arquitectura de complemento.

  1. Descripción general
    1. Instalación
      1. Uso
        1. Iniciando el servidor MCP
        2. Creación de complementos de agente
        3. Uso con Amazon Q
      2. Arquitectura
        1. Dependencias
          1. Desarrollo
            1. Creación de un complemento de prueba
              1. Licencia

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                  quality
                  A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants like Claude to interact with your AWS environment. This allows for natural language querying and management of your AWS resources during conversations. Think of better Amazon Q alternative.
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                  Connects agents to Elasticsearch data using the Model Context Protocol, allowing natural language interaction with Elasticsearch indices through MCP Clients like Claude Desktop and Cursor.
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                  An open-source implementation of the Model Context Protocol (MCP) that bridges AI agents with enterprise systems, enabling secure access to real-world data and capabilities.
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