Skip to main content
Glama

Strands Агент MCP

Сервер Model Context Protocol (MCP) для выполнения агентов Strands. Этот проект предоставляет простой способ интеграции агентов Strands с Amazon Q и другими MCP-совместимыми системами.

Обзор

Strands Agent MCP — это мост между фреймворком Strands Agent и Model Context Protocol (MCP). Он позволяет:

  • Регистрация агентов Strands в качестве инструментов MCP

  • Выполнение агентов Strands через MCP

  • Найдите и перечислите доступных агентов

Проект использует архитектуру плагинов, которая позволяет легко добавлять новых агентов без изменения основного кода.

Related MCP server: Elasticsearch MCP Server

Установка

pip install strands-agent-mcp

Использование

Запуск MCP-сервера

strands-agent-mcp

Это запустит сервер MCP на порту по умолчанию.

Создание плагинов агента

Чтобы создать новый плагин агента, создайте пакет Python с именем, начинающимся с sap_mcp_plugin_ (sap означает плагин агента strands). Ваш пакет должен реализовать функцию register_plugin , которая регистрирует одного или нескольких агентов с помощью предоставленного реестра:

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")))
    )

Использование с Amazon Q

После запуска сервера MCP вы можете использовать агенты с Amazon Q:

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

Затем вы можете использовать в чате следующие команды:

  • Список доступных агентов: strands___list_agents

  • Выполнить агента: strands___execute_agent с параметрами agent (имя агента) и prompt (приглашение для отправки агенту)

Архитектура

Проект состоит из трех основных компонентов:

  1. Сервер : сервер MCP, предоставляющий API выполнения агента.

  2. Реестр : простой реестр для управления доступными агентами.

  3. Плагины : динамически обнаруживаемые модули, которые регистрируют агентов в реестре.

Сервер автоматически обнаруживает все установленные плагины, соответствующие соглашению об именовании, и регистрирует их агентов.

Зависимости

  • fastmcp : Для реализации сервера MCP

  • strands-agents : Основная структура агента Strands

  • strands-agents-builder : Инструменты для создания агентов Strands

  • strands-agents-tools : Дополнительные инструменты для агентов Strands

Разработка

Чтобы настроить среду разработки:

  1. Клонировать репозиторий

  2. Создать виртуальную среду: python -m venv .venv

  3. Активируйте виртуальную среду: source .venv/bin/activate (Linux/Mac) или .venv\Scripts\activate (Windows)

  4. Установка зависимостей разработки: pip install -e ".[dev]"

Создание тестового плагина

Репозиторий включает в себя пример плагина ( sap_mcp_plugin_test ), который демонстрирует, как создать и зарегистрировать простой агент под названием «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")))
    )

Лицензия

[Добавьте сюда информацию о лицензии]

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/imgaray/strands-agents-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server