MCP Tool Server
AWS Bedrock 上的 MCP
一个简单清晰的示例,用于实现和理解 Anthropic MCP(在 AWS Bedrock 上)。
对于多台 MCP 服务器的管理,可以参考这个小项目 Q-2001 ~
概述
该项目演示了如何在 AWS Bedrock 中实现并使用 Anthropic 的模型上下文协议 (MCP)。它提供了一个客户端实现,可以通过 AWS Bedrock 的运行时服务与支持 MCP 的工具进行交互。
Related MCP server: AWS MCP Server
更新 2025-05-10:可流式传输的 HTTP
添加对Streamable HTTP 的支持
重写 URL 获取 MCP 服务器
fetch_url_mcp_server.py,演示不同的传输类型
使用说明
使用默认 stdio 设置(无传输参数)运行服务器:
uv run fetch_url_mcp_server.py
# client
uv run client_stdio.py在默认端口(8000)上使用 streamable-http 传输运行:
python fetch_url_mcp_server.py --transport streamable-http
# client
uv run client_streamablehttp.py在自定义端口上使用 streamable-http 传输运行:
python fetch_url_mcp_server.py --transport streamable-http --port 8080先决条件
Python 3.10 或更高版本
具有 Bedrock 访问权限的 AWS 账户
配置 AWS 凭证
UV包管理器
特征
使用 Converse API 与 AWS Bedrock 运行时无缝集成
实现 Bedrock 兼容性的工具格式转换
异步通信处理
用于调试的结构化日志记录
贡献
请随意提交问题并请求改进实施。
执照
MIT 许可证
参考
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Discover Frontier inference capabilities and read sanitized usage through read-only tools.
Cross-tool persistent memory and context for AI assistants over MCP.
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
A Model Context Protocol server for Wix AI tools
Related MCP Servers
- FlicenseBqualityDmaintenanceImplements the Model Context Protocol (MCP) to provide AI models with a standardized interface for connecting to external data sources and tools like file systems, databases, or APIs.1153-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables interaction with AWS services (EC2, S3, Lambda, DynamoDB, etc.) through the Model Context Protocol, allowing natural language management of cloud resources.2-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides a standardized interface for interacting with Rocketlane's tools and services through the Model Context Protocol, enabling unified API access.1MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides a standardized interface for interacting with Falai's tools and services through the Model Context Protocol, enabling AI assistants to leverage Falai capabilities.2MIT