AWS Strands Agents: Building and Connecting Your First Model Context Protocol (MCP) Server

AWS Strands Agents：初めての Model Context Protocol（MCP）サーバーの構築と接続

概要

サードパーティー API を使用して、現在地と状況に基づいてストックフォトを検索する MCP サーバーをデプロイし、Strands Agents と Amazon Q Developer CLI を使ってオーケストレーションします。

Model Context Protocol（MCP）は、AI エージェントが外部サービスとシームレスに連携できる標準インターフェースを提供します。この投稿では、高品質なライセンス付き画像、動画、音楽、クリエイティブツールを提供する私のお気に入りのプラットフォーム、Shutterstock と、その堅牢な API を統合する MCP サーバーの構築方法を紹介します。続いて、AWS のコードファーストフレームワークである Strands Agents を使って開発したエージェントに、この豊富なメディア検索機能を公開する方法を説明します。複数のエージェントをオーケストレーションすることで、エージェントが National Weather Service（NWS）API にアクセスし、現在の気象状況に基づいて文脈に合った写真をインテリジェントに選択して、推論とコンテキストを考慮した自動化の力を示す結果を提供できるようにします。

以下を基にした JavaScript／Node.js MCP サーバー：https://github.com/lucianoayres/mcp-server-node。

前提条件

• Git 分散バージョン管理システム
• Node.js v22.16.01 LTS 以降（MCP サーバー）
• npm、Yarn、またはその他の Node.js パッケージマネージャー
• Python 3.13.x（Strands Agents）
• pip、Poetry、またはその他の Python パッケージマネージャー
• AWS アカウント（Amazon Bedrock の生成 AI モデルへのアクセス用。他のモデルプロバイダーもサポートされています）
• 無料の Shutterstock テストアカウントとトークン（Shutterstock Developers で登録）
• 任意：投稿の最後のセクションで使用する Amazon Q Developer CLI

インストール

1. リポジトリをクローンしてパッケージをインストール

npm install -g corepack # if using yarn

git clone https://github.com/garystafford/aws-strands-agents-mcp-demo.git
cd aws-strands-agents-mcp-demo

yarn install

2. MCP サーバーを起動

# terminal window 1: STDIO transport
# environment variables are set by MCP server with STDIO
export API_KEY=abc-1234567890
export SHUTTERSTOCK_API_TOKEN=<YOUR_SHUTTERSTOCK_API_TOKEN>
node mcp-server.js

# terminal window 2: Streamable HTTP transport
# environmental variables are set by agent with Streamable HTTP
node mcp-server-remote.js

3. Strands Agents をインストール

python -m pip install virtualenv -Uqqq
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

python -m pip install pip -Uqqq
python -m pip install -r requirements.txt -Uqqq

4. Strands Agents を起動

export API_KEY=abc-1234567890
export SHUTTERSTOCK_API_TOKEN=<YOUR_SHUTTERSTOCK_API_TOKEN>

python agent_stdio_multi_agent.py

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