Python Agent から MCP へ

connection ジェネレーターは、Python Agent を MCP サーバー（TypeScript または Python）に接続できます。

このジェネレーターは、エージェントが MCP サーバーのツールを検出して呼び出すために必要なすべての配線を設定します。これは、AWS にデプロイされた場合（Bedrock AgentCore 経由）とローカルで実行される場合の両方で機能します。

前提条件

このジェネレーターを使用する前に、以下を確認してください：

Python Agent コンポーネント（Strands または LangChain）を含む Python プロジェクト
MCP サーバーコンポーネント（ts#mcp-server または py#mcp-server）を含むプロジェクト
両方のコンポーネントが infra: agentcore で作成されていること

使用方法

インストール Nx Console VSCode Plugin まだインストールしていない場合
VSCodeでNxコンソールを開く
クリック Generate (UI) "Common Nx Commands"セクションで
検索 @aws/nx-plugin - connection
必須パラメータを入力
クリック Generate

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection

npx nx g @aws/nx-plugin:connection

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection

変更されるファイルを確認するためにドライランを実行することもできます

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

npx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

エージェントプロジェクトをソースとして、MCP サーバープロジェクトをターゲットとして選択します。プロジェクトに複数のコンポーネントが含まれている場合は、sourceComponent と targetComponent オプションを指定して明確にします。

オプション

パラメータ	型	デフォルト	説明
sourceProject 必須	string	-	ソースプロジェクト
targetProject 必須	string	-	接続先のターゲットプロジェクト
sourceComponent	string	-	接続元のソースコンポーネント (コンポーネント名、ソースプロジェクトルートからの相対パス、またはジェネレーター ID)。プロジェクトをソースとして明示的に選択するには '.' を使用します。
targetComponent	string	-	接続先のターゲットコンポーネント (コンポーネント名、ターゲットプロジェクトルートからの相対パス、またはジェネレーター ID)。プロジェクトをターゲットとして明示的に選択するには '.' を使用します。
preferInstallDependencies	boolean	true	ジェネレーター実行後に依存関係のインストールを優先するかどうか。複数のジェネレーターをバッチ処理する際にインストールを延期する場合はfalseに設定します（後続のジェネレーターがNxプロジェクトグラフを計算できるよう、必要に応じてインストールは実行されます）。最後に一度だけインストールします。

ジェネレーターの出力

ジェネレーターは、packages/common/agent_connection/ に共有の agent_connection Python プロジェクトを作成します（まだ存在しない場合）。接続ごとのクライアントモジュールがこの共有プロジェクトに生成されます：

Directorypackages/common/agent_connection
- Directory<scope>_agent_connection
  - __init__.py 接続ごとのクライアントを再エクスポート
  - Directorycore
    agentcore_endpoints.py フレームワークに依存しない ARN/URL 解決
    agentcore_mcp_transport.py フレームワークに依存しない MCP トランスポート
    agentcore_mcp_client_<framework>.py エージェントのフレームワーク用にトランスポートをラップする MCP クライアント
    Directoryauth/ フレームワークに依存しない SigV4 / セッション転送 httpx.Auth
    …
  - Directoryapp
    <mcp_server_name>_client_<framework>.py 各 MCP サーバーの接続ごとのクライアント

クライアントのサフィックスは、エージェントのフレームワーク（_strands または _langchain）と一致します。

さらに、ジェネレーターは以下を行います：

エージェントの agent.py を変換して、クラスベースのクライアント経由で MCP サーバーのツールをインポートして使用
agent_connection プロジェクトをエージェントプロジェクトのワークスペース依存関係として追加
エージェントの serve-local ターゲットを更新して、MCP サーバーの serve ターゲットに依存するようにする

接続された MCP サーバーの使用

ジェネレーターは、エージェントの agent.py を変換して MCP サーバーのツールを使用します：

Strands
LangChain

from contextlib import contextmanager
from strands import Agent

from my_scope_agent_connection import MyMcpServerClientStrands

@contextmanager
def get_agent(session_id: str):
    my_mcp_server = MyMcpServerClientStrands.create(session_id=session_id)
    with (
        my_mcp_server,
    ):
        yield Agent(
            system_prompt="...",
            tools=[*my_mcp_server.list_tools_sync()],
        )

Strands クライアントはコンテキストマネージャーであり、エージェントを囲む with ブロック内で使用されます。session_id パラメーターは呼び出し元から渡され、Bedrock AgentCore Observability の一貫性を保証します。

from langchain.agents import create_agent
from langchain_aws import ChatBedrockConverse

from my_scope_agent_connection import MyMcpServerClientLangChain

def get_agent():
    my_mcp_server = MyMcpServerClientLangChain.create()
    return create_agent(
        model=ChatBedrockConverse(model=MODEL_ID, region_name=REGION),
        system_prompt="...",
        tools=[*my_mcp_server],
    )

LangChain クライアントは、langchain-mcp-adapters 経由で読み込まれたツールのリストを返します。各ツールは呼び出しごとに新しい MCP セッションを開くため、ツールはエージェントの生存期間中使用可能な状態を維持します — with ブロックは不要です。

AgentCore セッション ID は、両方のフレームワークで X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Session-Id ヘッダーを介して MCP サーバーに自動的に伝播され、Bedrock AgentCore Observability の一貫性を保証します。

インフラストラクチャ

CDK
Terraform

接続ジェネレーターを実行した後、エージェントに MCP サーバーを呼び出す権限を付与する必要があります：

const mcpServer = new MyMcpServer(this, 'MyMcpServer');
const myAgent = new MyAgent(this, 'MyAgent');

// Grant the agent permissions to invoke the MCP server
mcpServer.grantInvokeAccess(myAgent);

MCP サーバーの AgentCore ランタイム ARN は、生成された CDK コンストラクトによってランタイム設定の agentcore 名前空間に自動的に登録されるため、エージェントは実行時にそれを検出できます。

接続ジェネレーターを実行した後、Terraform 設定でエージェントに MCP サーバーを呼び出す権限を付与する必要があります：

module "inventory_mcp_server" {
  source = "../../common/terraform/src/app/mcp-servers/inventory-mcp"
}

module "story_agent" {
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/story-agent"
}

# Grant the agent permissions to invoke the MCP server
resource "aws_iam_policy" "agent_invoke_mcp" {
  name = "AgentInvokeMcpPolicy"
  policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17"
    Statement = [{
      Effect   = "Allow"
      Action   = "bedrock-agentcore:InvokeAgent"
      Resource = module.inventory_mcp_server.agent_core_runtime_arn
    }]
  })
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "agent_invoke_mcp" {
  role       = module.story_agent.agent_core_runtime_role_arn
  policy_arn = aws_iam_policy.agent_invoke_mcp.arn
}

MCP サーバーの AgentCore ランタイム ARN は、生成された Terraform モジュールによってランタイム設定の agentcore 名前空間に自動的に登録されるため、エージェントは実行時にそれを検出できます。

ローカル開発

ジェネレーターは、エージェントの dev ターゲットを以下のように設定します：

接続された MCP サーバーを自動的に起動
LOCAL_DEV=true を設定して、生成されたクライアントが AgentCore の代わりに直接 HTTP トランスポートを使用するようにする

エージェントをローカルで実行するには：

pnpm nx <agent-name>-dev <project-name>

yarn nx <agent-name>-dev <project-name>

npx nx <agent-name>-dev <project-name>

bunx nx <agent-name>-dev <project-name>

これにより、エージェントとすべての接続された MCP サーバーの両方が起動し、エージェントは割り当てられたローカルポートで HTTP 経由で MCP サーバーに直接接続します。 �