Strands Mcp

Amazon Q 向け Strands Agents MCP サーバー

このプロジェクトは、Strands Agents のドキュメントをスクレイピングして Elasticsearch にインデックス化し、Amazon Q Developer から検索できるようにする MCP（Model Context Protocol）サーバーを提供します。

アーキテクチャ

• ドキュメントスクレイパー：Strands Agents のドキュメント（v1.1.x）をクロールする Python スクリプト
• Elasticsearch インデックス：スクレイピングしたドキュメントを保存し、全文検索機能を提供します
• MCP サーバー：インデックス化されたドキュメントへのアクセスを Amazon Q に提供します
• Docker Compose：すべてのサービスを統合管理します

コンポーネント

1. scraper/ - ドキュメントのスクレイピングロジック
2. mcp_server/ - MCP サーバーの実装
3. elasticsearch/ - Elasticsearch の設定
4. docker-compose.yml - サービスの統合管理

クイックスタート

オプション 1：FastMCP Web サーバー（推奨）

このプロジェクトは、FastMCP を使った Web アクセス可能な MCP に対応しました。

# Install UV if not already installed
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Start Elasticsearch
docker-compose up -d elasticsearch

# Run scraper to populate data
uv run scraper

# Start web-accessible MCP server
uv run fastmcp-server

サーバーへのアクセス：

• MCP エンドポイント：http://localhost:8000/mcp/
• AI クライアント向け：MCP 互換クライアントを接続します
• 開発者向け：FastMCP Client ライブラリを使用します

UV コマンド：

uv sync                    # Install/update dependencies
uv run scraper            # Run scraper directly
uv run fastmcp-server     # Run web MCP server
uv run mcp-server         # Run local MCP server (stdin/stdout)
uv add <package>          # Add new dependency
uv remove <package>       # Remove dependency

オプション 2：インデックス化済みデータを使用（Docker）

docker/ ディレクトリには、Strands のドキュメントが事前にインデックス化された Docker Compose の設定が含まれています。

# Navigate to the docker directory
cd docker/

# Start all services (Elasticsearch, Kibana, and data restoration)
docker-compose up -d

# Wait for services to start (about 30-60 seconds)
# Check status
docker-compose ps

# Elasticsearch will be available on port 9200
# Kibana GUI will be available on port 5601

この設定には以下が含まれます。

• Elasticsearch：事前にインデックス化された Strands のドキュメント
• Kibana：データの可視化と探索
• データの自動復元：es-data.tar.gz から復元します

オプション 3：従来のセットアップ（ルートディレクトリ）

従来の Python を使用して、インデックス化済みデータなしで新規セットアップする場合：

# Start Elasticsearch and Kibana (from root directory)
docker-compose up -d

# Then run the scraper to index documentation
python scraper/main.py

スクレイパーをローカルで実行する

pip を使用

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Install Playwright browsers
playwright install chromium

# Run the scraper to index documentation
python scraper/main.py

uv を使用

# Install dependencies
uv sync

# Install Playwright browsers
uv run playwright install chromium

# Run the scraper to index documentation
uv run python scraper/main.py

MCP サーバーをローカルで実行する

# Run the MCP server
python mcp_server/main.py

# The MCP server will be available on port 8000

設定

• Elasticsearch インデックス：strands-agents-docs
• MCP サーバーのポート：8000
• Kibana GUI のポート：5601
• ドキュメントのソース：https://strandsagents.com/latest/documentation/docs/

Kibana でデータを表示する

Kibana は、Elasticsearch のデータを探索および可視化するための Web ベースの GUI を提供します。

1. Kibana にアクセスする：ブラウザーで http://localhost:5601 を開きます（ログイン不要）
2. インデックスパターンを作成する：
   • Stack Management → Index Patterns に移動します
   • strands-agents-docs を指定して新しいインデックスパターンを作成します
   • 利用可能な場合は、時間フィールドとして @timestamp を選択します
3. データを探索する：
   • Discover を使用して、スクレイピングしたドキュメントを閲覧・検索します
   • Dashboard を使用して、データの可視化を作成します
   • Dev Tools を使用して、Elasticsearch クエリを直接実行します

データをすばやく探索する

• Discover タブ：インデックス化されたすべてのドキュメントを全文検索で表示します
• 検索：検索バーを使って、特定のドキュメントの内容を検索します
• フィルター：フィールドで結果を絞り込むフィルターを適用します
• 期間：期間を調整して、ドキュメントがインデックス化された時期を確認します

Amazon Q での使用

MCP 設定にサーバーのエンドポイントを追加して、この MCP サーバーを使用するよう Amazon Q を設定します。詳しい手順については、AMAZON_Q_INTEGRATION.md を参照してください。

Windsurf での使用

Windsurf IDE と統合して、Strands Agents のドキュメントを活用した開発環境を構築します。セットアップ手順については、WINDSURF_INTEGRATION.md を参照してください。

Windsurf のクイックセットアップ

# Copy the configuration file
cp windsurf-mcp-config.json ~/.windsurf/mcp-servers.json

# Restart Windsurf to load the MCP server

開発

pip を使用

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run scraper manually
ELASTICSEARCH_URL=http://localhost:9200 python scraper/main.py

# Run MCP server manually
ELASTICSEARCH_URL=http://localhost:9200 python mcp_server/main.py

# Run standalone (Python + Docker Elasticsearch)
python run_standalone.py

# Test the setup
python test_setup.py

uv を使用

# Install dependencies
uv sync

# Run scraper manually
ELASTICSEARCH_URL=http://localhost:9200 uv run python scraper/main.py

# Run MCP server manually
ELASTICSEARCH_URL=http://localhost:9200 uv run python mcp_server/main.py

# Run standalone (Python + Docker Elasticsearch)
uv run python run_standalone.py

# Test the setup
uv run python test_setup.py

統合オプション

• Amazon Q Developer - AMAZON_Q_INTEGRATION.md を参照してください
• Windsurf IDE - WINDSURF_INTEGRATION.md を参照してください
• カスタム MCP クライアント - stdio プロトコルを介して MCP サーバーを直接使用します