Custom Bedrock Knowledge Bases MCP Server Framework

MCP基岩知识库服务器（Strands）

注： 此README是为Amazon Q CLI版本1.14.1编写的。命令语法在其他版本中可能不同。

一个最小模型上下文协议（MCP）服务器，连接到AWS基岩知识库，用于Strands特定的文档查询。

⚠️ 重要提示：工具和服务器命名

此服务器提供：

• 服务器名称: bedrock-kb
• 工具名称: query_strands_knowledge_base

关键的：如果您运行多个MCP服务器，则每个服务器必须具有唯一的服务器名称和工具名称，以避免Q CLI中的冲突。仅仅指出不同的知识库是不够的，工具名称必须不同。

快速设置

1.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

2.配置环境变量

复制示例环境文件并填写您的值：

cp .env.example .env

编辑 .env 使用您的AWS基岩知识库详细信息：

BEDROCK_KB_ID=your-knowledge-base-id-here
AWS_REGION=your-aws-region
BEDROCK_MODEL_ARN=arn:aws:bedrock:your-region::foundation-model/anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0

3.配置AWS凭据

确保您的AWS凭据已通过以下方式配置：

• AWS-CLI： aws configure
• 环境变量： AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY
• IAM角色（如果在EC2上运行）

所需权限：

• bedrock:RetrieveAndGenerate

4.运行服务器

python src/mcp_bedrock_kb/server.py

与Amazon Q CLI集成

方法1：使用Q CLI MCP命令（推荐）

1. 使用Q CLI添加MCP服务器：

q mcp add --name bedrock-kb --command python --args /path/to/your/mcp-bedrock-kb/src/mcp_bedrock_kb/server.py --env BEDROCK_KB_ID=your-knowledge-base-id --env AWS_REGION=your-aws-region --env BEDROCK_MODEL_ARN=arn:aws:bedrock:your-region::foundation-model/anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0

替换 /path/to/your/mcp-bedrock-kb/ 使用克隆存储库的实际路径，以及 your-knowledge-base-id 使用您实际的基岩知识库ID。

1. 验证服务器是否已添加：

q mcp list

1. 测试集成：

q chat
# In the chat, you can now use: query_knowledge_base("your question here")

方法2：手动配置文件编辑

1. 找到Q CLI配置文件：

# Configuration is typically at:
~/.aws/amazonq/mcp.json

1. 编辑配置文件以添加MCP服务器：

{
  "mcpServers": {
    "bedrock-kb": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/your/mcp-bedrock-kb/src/mcp_bedrock_kb/server.py"],
      "env": {
        "BEDROCK_KB_ID": "your-knowledge-base-id-here",
        "AWS_REGION": "your-aws-region",
        "BEDROCK_MODEL_ARN": "arn:aws:bedrock:your-region::foundation-model/anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0"
      }
    }
  }
}

1. 重新启动Q CLI以加载新配置：

q chat

与MCP客户端一起使用

服务器提供了一个工具：

• query_strands_knowledge_base：查询已配置的Strands基岩知识库

可用工具

query_strands_knowledge_base（查询：str）->str

• 查询配置的AWS基岩知识库中的Strands文档
• 根据查询返回相关信息
• 使用配置的模型自动处理检索和生成

Q CLI中的示例用法

集成后，您可以在Q CLI对话中使用Strands知识库工具：

User: Can you query the Strands knowledge base about best practices?

Q: I'll query the Strands knowledge base for information about best practices.

query_strands_knowledge_base("best practices and implementation patterns")

Based on the Strands knowledge base, here are the key best practices...

故障排除

常见问题

1. “找不到服务器”错误：

- 验证路径 server.py 是正确的 - 确保Python能够找到所需的依赖项 - 如果使用虚拟环境，请检查虚拟环境是否已激活

1. AWS权限错误：

- 验证AWS凭据是否已配置 - 确保IAM用户/角色具有 bedrock:RetrieveAndGenerate 许可 - 检查知识库ID是否存在并且可以访问

1. 未加载环境变量：

- 确保 .env 文件位于正确的位置 - 验证环境变量名称是否完全匹配 - 对于手动配置，请确保env变量在JSON配置中

调试

通过设置启用调试日志记录：

export MCP_DEBUG=1

检查Q CLI日志：

q chat --verbose