Amazon Bedrock Converse API and Database MCP Server Integration

Amazon Bedrock Converse API とデータベース MCP サーバーの統合

このサンプルでは、Model Context Protocol（MCP） サーバーアーキテクチャを通じて、AWS Bedrock の会話型 AI 機能とリレーショナルデータベースを統合する方法を紹介します。Bedrock の Converse API を活用して、クエリ専用モードでデータベースと自然言語でやり取りできるようにし、MCP サーバーがデータベース操作とセキュリティプロトコルの複雑さを処理します。

このアーキテクチャは、データベースアプリケーションに生成 AI 機能を組み込む開発者向けのリファレンス実装です。このサンプルでは RDS PostgreSQL と SQLite に焦点を当てていますが、このパターンは MCP サーバーとの統合をサポートする他のデータベースシステムにも容易に応用できます。

このサンプルでは、次の内容を紹介します。

• Model Context Protocol（MCP）を使用した、RDS PostgreSQL および SQLite と AWS Bedrock の基盤モデルとの統合
• Bedrock Converse API と MCP サーバーの統合
• Bedrock の基盤モデルを使用したデータベースへの自然言語クエリ（読み取り専用）
• MCP サーバーを介した、安全で効率的なデータベース操作
• 既存のアプリケーションへの GenAI 機能の追加
• 複数のデータベースに対応する GenAI ソリューションの基盤

AWS コンポーネント

このサンプルで使用する AWS リソースの一覧

• Bedrock Converse API：基盤モデル（FM）との複数回のやり取りにわたり、コンテキスト、メモリ、状態を管理することで、リアルタイムの会話型エクスペリエンスを実現します。リンク
• Bedrock Model：Anthropic Claude Sonnet 3.5、または Bedrock で利用できるその他の LLM。リンク
• Bedrock Guardrails：アプリケーションの要件と責任ある AI ポリシーに合わせてカスタマイズした安全対策を実装します。リンク
• RDS Postgres：データベースのクエリに使用します。リンク

前提条件

• RDS PostgreSQL データベースを作成する権限を持つ AWS Identity and Access Management（IAM）権限がある AWS アカウント
• Bedrock LLM へのアクセス
• RDS Postgress への読み取り専用アクセス権を持つユーザー
• Boto3 ライブラリをインストールした Python
• Visual Studio Code などの IDE
• ローカルシステム上の SQLite データベース
• AWS RDS ルート証明書をこちらからダウンロード
• 必要に応じて、LLM レベルで DDL クエリを停止するために Bedrock Guardrails を設定します。データベースユーザーに DDL 操作が許可されている場合でも、データベースで DDL 操作が実行されないようにできます。

リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/aws-samples/sample-for-bedrock-integration-with-database-mcp-server

ステップ 1

たとえば VS Code IDE を使用して開発環境をセットアップします。

Node.js（v10.13.0 以降）がインストールされていることを確認してください。

AWS CDK をインストールします。

npm install -g aws-cdk

AWS CLI を認証情報で設定し、Bedrock が利用可能なリージョンを使用します。

aws configure

MacOS および Linux で仮想環境を手動で作成します。

python3 -m venv .venv

仮想環境を有効にします。

source .venv/bin/activate

仮想環境を有効にしたら、必要な依存関係をインストールできます。

pip install -r requirements.txt

npm を使用して PostgreSQL MCP サーバーをインストールします。

npm install -g @modelcontextprotocol/server-postgres

pip install mcp psycopg2-binary

Bedrock へのアクセス

ユーザーは、このサンプルで使用する Bedrock モデルにアクセスできる必要があります。このサンプルでは、次の設定を想定しています。

• リージョン：agent.py で AWS セッションから設定します。
• LLM：us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0 #mcpmain.py でクロスリージョン推論を使用します。クロスリージョン推論が不要な場合は、代わりに LLM エンドポイントを使用してください。

ステップ 2：RDS Postgres のセットアップとアクセス

RDS の作成とセットアップ

dbconfig.ini ファイルを以下の情報で変更します。

• db_user = "xxx"
• db_password = "xxx" //セキュリティ上の理由により、この設定はファイルから削除されています。忘れずに追加してください
• db_host = "xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com"
• db_port = "5432"
• db_name = "xxx"
• ssl_cert_path = "/xxx/global-bundle.pem" //.pem ファイルの場所

ステップ 3：アプリケーションを実行し、自然言語で設定したデータベースにクエリを実行する

適切なデータベースタイプのオプションを指定して実行します。データベースタイプが指定されていない場合、チャットセッションではデフォルトとして SQLite が使用され、src/data フォルダー内に mymcpdb.db という名前のデータベースが作成されます。このファイルを変更すると、既存の SQLite データベースを指定できます。

cd src

python3 chat.py --db-type [sqlite / postgres]

次のような質問をします（データベースユーザーには、データベースでこれらの操作を実行する権限が必要です）。

• products テーブルで利用可能な商品をすべて一覧表示する
• 価格が 50.00 を超える商品の一覧

このサンプルの実行コスト

以下のサービスでは、使用量と稼働時間に応じて費用が発生します。必要に応じて、終了時にこれらのリソースへのアクセスを削除または無効にしてください。

• RDS Postgres データベース（https://aws.amazon.com/rds/postgresql/pricing/）
• Bedrok Claude Model invoke API
• Bedrock Guardrail

追加情報

テスト用の RDS Postgres テーブルとデータのサンプル。簡単なテスト用です。

設定するデータベースユーザーには、これらの操作を実行するための十分な権限が必要です。このサンプルは読み取り専用の指示でのみ動作するため、これらの操作はデータベースツールを使用して、このサンプルの外部で実行する必要があります。

CREATE TABLE users ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL, created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );

INSERT INTO users (name, email) VALUES ('John Doe', '[email protected]'), ('Jane Smith', '[email protected]'), ('Bob Wilson', '[email protected]'), ('Alice Johnson', '[email protected]'), ('Tom Brown', '[email protected]');

CREATE TABLE products ( product_id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, price DECIMAL(10,2) NOT NULL );

INSERT INTO products (name, price) VALUES ('Amazon Echo Dot (5th Gen)', 49.99), ('Kindle Paperwhite 8GB', 139.99), ('Fire TV Stick 4K', 49.99), ('Ring Video Doorbell', 99.99), ('Amazon Smart Plug', 24.99);