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kawanishi0117

kk-bedrock-agent-hub-mcp

by kawanishi0117
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Python
Remote

kk-bedrock-agent-hub-mcp

Amazon Bedrock Knowledge Base にクエリを送信する MCP (Model Context Protocol) サーバーです。

概要

kk-bedrock-agent-hub-mcp は、AI アシスタント（Claude Desktop、Cursor、Kiro）が Amazon Bedrock Knowledge Base から情報を取得できるようにする kb_answer ツールを提供します。

注意: このサーバーは Retrieve API を使用し、純粋な検索機能のみを提供します。回答生成（RetrieveAndGenerate）は行わず、基盤モデル ARN は不要です。

機能

  • Bedrock Retrieve API を使用した Knowledge Base 検索

  • 環境変数ベースの設定管理

  • 検索結果（コンテンツ、ロケーション、スコア）の抽出と返却

  • 入力バリデーション

環境変数

変数名

必須

デフォルト

説明

AWS_REGION

いいえ

ap-northeast-1

AWS リージョン

BEDROCK_KB_ID

はい

-

Knowledge Base ID

AWS_PROFILE

いいえ

-

AWS 認証プロファイル

環境変数の設定例

# Linux/macOS export AWS_REGION="ap-northeast-1" export BEDROCK_KB_ID="your-knowledge-base-id" # Windows (PowerShell) $env:AWS_REGION = "ap-northeast-1" $env:BEDROCK_KB_ID = "your-knowledge-base-id"

インストール

方法1: Git Clone（推奨）

# リポジトリをクローン git clone https://github.com/kawanishi0117/mcp-bedrock-kb.git cd mcp-bedrock-kb # 依存関係をインストール pip install -e .

方法2: pip で直接インストール

pip install git+https://github.com/kawanishi0117/mcp-bedrock-kb.git

使用方法

直接実行

python kb_mcp_server.py

コマンドラインから実行（pip インストール後）

bedrock-kb-mcp

MCP クライアント設定

クローンしたディレクトリの絶対パスを指定してください。

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に以下を追加:

{ "mcpServers": { "kk-bedrock-agent-hub-mcp": { "command": "python", "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"], "env": { "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id" } } } }

Cursor

.cursor/mcp.json に以下を追加:

{ "mcpServers": { "kk-bedrock-agent-hub-mcp": { "command": "python", "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"], "env": { "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id" } } } }

Kiro

~/.kiro/settings/mcp.json（グローバル）または .kiro/settings/mcp.json（ワークスペース）に以下を追加:

{ "mcpServers": { "kk-bedrock-agent-hub-mcp": { "command": "python", "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"], "env": { "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id" } } } }

Windows の場合

パスはスラッシュ / またはダブルバックスラッシュ \\ を使用:

{ "mcpServers": { "kk-bedrock-agent-hub-mcp": { "command": "python", "args": ["C:/Users/username/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"], "env": { "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id" } } } }

AWS_PROFILE を使用する場合

AWS 認証プロファイルを指定する場合は AWS_PROFILE 環境変数を追加:

{ "mcpServers": { "kk-bedrock-agent-hub-mcp": { "command": "python", "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"], "env": { "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id", "AWS_PROFILE": "your-profile-name" } } } }

kb_answer ツール

パラメータ

パラメータ

型

必須

デフォルト

説明

query

string

はい

-

Knowledge Base に送信するクエリ文字列

max_results

integer

いいえ

4

取得するソースチャンクの最大数（1-10）

使用例

kb_answer("製品の返品ポリシーについて教えてください") kb_answer("技術仕様を詳しく説明してください", max_results=8)

レスポンス形式

検索結果は以下の形式で返されます:

{ "content": "ドキュメントチャンクのテキスト内容", "location": {"s3Location": {...}, "type": "S3"}, "score": 0.85 }

開発

テスト実行

pytest

プロジェクト構造

bedrock-kb-mcp-server/ ├── src/ # メインソースコード │ ├── __init__.py │ ├── bedrock_client.py # Bedrock API クライアント │ ├── config.py # 環境変数からの設定読み込み │ ├── models.py # データクラス │ ├── parser.py # API レスポンスパーサー │ ├── server.py # MCP サーバー実装 │ └── validation.py # 入力バリデーション ├── tests/ # テストコード ├── kb_mcp_server.py # メインエントリーポイント ├── pyproject.toml # プロジェクト設定 └── README.md

ライセンス

MIT

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/kawanishi0117/kk-mcp'

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