Python Strands Agent를 MCP에 연결

connection 생성기는 Python Strands Agent를 MCP 서버(TypeScript 또는 Python)에 연결할 수 있습니다.

생성기는 에이전트가 AWS에 배포될 때(Bedrock AgentCore를 통해)와 로컬에서 실행될 때 모두 MCP 서버의 도구를 검색하고 호출할 수 있도록 필요한 모든 연결을 설정합니다.

사전 요구 사항

이 생성기를 사용하기 전에 다음 사항을 확인하세요:

Strands Agent 컴포넌트가 있는 Python 프로젝트
MCP 서버 컴포넌트가 있는 프로젝트(ts#mcp-server 또는 py#mcp-server)
computeType: BedrockAgentCoreRuntime으로 생성된 두 컴포넌트

사용법

설치 Nx Console VSCode Plugin 아직 설치하지 않았다면
VSCode에서 Nx 콘솔 열기
클릭 Generate (UI) "Common Nx Commands" 섹션에서
검색 @aws/nx-plugin - connection
필수 매개변수 입력
클릭 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

어떤 파일이 변경될지 확인하기 위해 드라이 런을 수행할 수도 있습니다

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

에이전트 프로젝트를 소스로, MCP 서버 프로젝트를 대상으로 선택합니다. 프로젝트에 여러 컴포넌트가 포함된 경우 sourceComponent 및 targetComponent 옵션을 지정하여 명확하게 구분하세요.

옵션

매개변수	타입	기본값	설명
sourceProject 필수	string	-	소스 프로젝트
targetProject 필수	string	-	연결할 대상 프로젝트
sourceComponent	string	-	연결을 시작할 소스 컴포넌트 (컴포넌트 이름, 소스 프로젝트 루트 기준 상대 경로, 또는 generator id). 프로젝트를 소스로 명시적으로 선택하려면 '.'을 사용하세요.
targetComponent	string	-	연결할 대상 컴포넌트 (컴포넌트 이름, 대상 프로젝트 루트 기준 상대 경로, 또는 generator id). 프로젝트를 대상으로 명시적으로 선택하려면 '.'을 사용하세요.

생성기 출력

생성기는 packages/common/agent_connection/에 공유 agent_connection Python 프로젝트를 생성합니다(아직 존재하지 않는 경우). 연결별 클라이언트 모듈이 이 공유 프로젝트에 생성됩니다:

디렉터리packages/common/agent_connection
- 디렉터리<scope>_agent_connection
  - __init__.py 연결별 클라이언트를 재내보냄
  - 디렉터리core
    agentcore_mcp_client.py 핵심 AgentCore MCP 클라이언트
  - 디렉터리app
    <mcp_server_name>_client.py 각 MCP 서버에 대한 연결별 클라이언트

또한 생성기는:

에이전트의 agent.py를 변환하여 클래스 기반 클라이언트를 통해 MCP 서버의 도구를 가져오고 사용합니다
에이전트 프로젝트의 워크스페이스 종속성으로 agent_connection 프로젝트를 추가합니다
에이전트의 serve-local 대상을 업데이트하여 MCP 서버의 serve 대상에 의존하도록 합니다

연결된 MCP 서버 사용

생성기는 에이전트의 agent.py를 변환하여 MCP 서버의 도구를 사용합니다:

from contextlib import contextmanager
from strands import Agent

from my_scope_agent_connection import MyMcpServerClient

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

session_id 매개변수는 호출자로부터 전달되어 Bedrock AgentCore Observability의 일관성을 보장합니다.

인프라

CDK
Terraform

연결 생성기를 실행한 후 에이전트에 MCP 서버를 호출할 수 있는 권한을 부여해야 합니다:

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

// Grant the agent access to bedrock models
myAgent.agentCoreRuntime.addToRolePolicy(
  new PolicyStatement({
    actions: ['bedrock:InvokeModel', 'bedrock:InvokeModelWithResponseStream'],
    resources: ['arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*', 'arn:aws:bedrock:*:*:inference-profile/*'],
  }),
);

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

MCP 서버의 AgentCore 런타임 ARN은 생성된 CDK 구성에 의해 Runtime Configuration의 connection 네임스페이스에 자동으로 등록되므로 에이전트가 런타임에 이를 검색할 수 있습니다.

연결 생성기를 실행한 후 Terraform 구성에서 에이전트에 MCP 서버를 호출할 수 있는 권한을 부여해야 합니다:

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 서버의 AgentCore 런타임 ARN은 생성된 Terraform 모듈에 의해 Runtime Configuration의 connection 네임스페이스에 자동으로 등록되므로 에이전트가 런타임에 이를 검색할 수 있습니다.

로컬 개발

생성기는 에이전트의 serve-local 대상을 다음과 같이 구성합니다:

연결된 MCP 서버를 자동으로 시작
SERVE_LOCAL=true를 설정하여 생성된 클라이언트가 AgentCore 대신 직접 HTTP 전송을 사용하도록 함

다음 명령으로 에이전트를 로컬에서 실행합니다:

pnpm nx <agent-name>-serve-local <project-name>

yarn nx <agent-name>-serve-local <project-name>

npx nx <agent-name>-serve-local <project-name>

bunx nx <agent-name>-serve-local <project-name>

이렇게 하면 에이전트와 연결된 모든 MCP 서버가 시작되며, 에이전트는 할당된 로컬 포트에서 HTTP를 통해 MCP 서버에 직접 연결됩니다.