스트랜드 에이전트 MCP

Strands 에이전트를 실행하기 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 프로젝트는 Strands 에이전트를 Amazon Q 및 기타 MCP 호환 시스템과 통합하는 간단한 방법을 제공합니다.

개요

Strands Agent MCP는 Strands 에이전트 프레임워크와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연결하는 브리지입니다. 다음과 같은 기능을 제공합니다.

Strands 에이전트를 MCP 도구로 등록
MCP를 통해 Strands 에이전트 실행
사용 가능한 에이전트를 검색하고 나열하세요

이 프로젝트는 핵심 코드를 수정하지 않고도 새로운 에이전트를 쉽게 추가할 수 있는 플러그인 아키텍처를 사용합니다.

Related MCP server: Elasticsearch MCP Server

설치

지엑스피1

용법

MCP 서버 시작

strands-agent-mcp

이렇게 하면 기본 포트에서 MCP 서버가 시작됩니다.

에이전트 플러그인 생성

새 에이전트 플러그인을 만들려면 sap_mcp_plugin_ 으로 시작하는 Python 패키지를 만드세요(sap은 strands agent plugin의 약자입니다). 패키지는 제공된 레지스트리에 하나 이상의 에이전트를 등록하는 register_plugin 함수를 구현해야 합니다.

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"))) )

Amazon Q와 함께 사용

MCP 서버가 실행되면 Amazon Q에서 에이전트를 사용할 수 있습니다.

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

그러면 채팅에서 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

사용 가능한 에이전트 목록: strands___list_agents
에이전트 실행: strands___execute_agent 매개변수( agent (에이전트 이름) 및 prompt (에이전트에 보낼 프롬프트))

건축학

이 프로젝트는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

서버 : 에이전트 실행 API를 노출하는 MCP 서버
레지스트리 : 사용 가능한 에이전트를 관리하기 위한 간단한 레지스트리
플러그인 : 레지스트리에 에이전트를 등록하는 동적으로 검색된 모듈

서버는 명명 규칙을 따르는 모든 설치된 플러그인을 자동으로 검색하고 해당 에이전트를 등록합니다.

종속성

fastmcp : MCP 서버 구현용
strands-agents : 핵심 Strands 에이전트 프레임워크
strands-agents-builder : Strands 에이전트를 구축하기 위한 도구
strands-agents-tools : Strands 에이전트를 위한 추가 도구

개발

개발 환경을 설정하려면:

저장소를 복제합니다
가상 환경을 만듭니다: python -m venv .venv
가상 환경을 활성화합니다: source .venv/bin/activate (Linux/Mac) 또는 .venv\Scripts\activate (Windows)
개발 종속성 설치: pip install -e ".[dev]"

테스트 플러그인 만들기

저장소에는 "simple-agent"라는 간단한 에이전트를 생성하고 등록하는 방법을 보여주는 샘플 플러그인( sap_mcp_plugin_test )이 포함되어 있습니다.

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"))) )