Provides tools for querying Amazon Bedrock Knowledge Base using the Retrieve API, enabling search and retrieval of document chunks with content, location, and relevance scores.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@kk-bedrock-agent-hub-mcpfind our company's data retention policy"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
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 |
| いいえ |
| AWS リージョン |
| はい | - | Knowledge Base ID |
| 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-mcpMCP 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 |
| string | はい | - | Knowledge Base に送信するクエリ文字列 |
| 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