# 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
```bash
# 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）
```bash
# 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
```bash
pip install git+https://github.com/kawanishi0117/mcp-bedrock-kb.git
```
## 使用方法
### 直接実行
```bash
python kb_mcp_server.py
```
### コマンドラインから実行（pip インストール後）
```bash
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:
```json
{
"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:
```json
{
"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:
```json
{
"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:
```json
{
"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:
```json
{
"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:
```json
{
"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
```bash
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
