使用说明

项目简介

本项目 'demo_mcp_on_amazon_bedrock' 是一个演示如何将 Model Context Protocol (MCP) 集成到基于 Amazon Bedrock 大模型的 ChatBot 应用中的示例。它旨在展示如何通过 MCP 协议增强 ChatBot 的能力，使其能够访问外部资源和工具，从而扩展其应用场景。该项目兼容 Anthropic 官方 MCP 标准，并提供了服务端 API 封装，方便集成到各种 Chat 客户端。

主要功能点

Bedrock 大模型集成: 支持 Amazon Nova Pro 和 Claude Sonnet 3.5 模型。
MCP 协议支持: 完全兼容 Anthropic 官方 MCP 标准，可直接使用社区丰富的 MCP 服务器。
服务端 MCP 能力: 将 MCP 能力封装在服务端 API 中，实现 MCP 能力与客户端的解耦，方便集成到各种 Chat 客户端。
ChatBot UI 演示: 提供 Web UI 界面，方便用户体验和管理 MCP 服务器。
预置 MCP 服务器: 内置本地文件系统、SQLite 数据库等 MCP 服务器，开箱即用。
灵活添加 MCP 服务器: 支持通过配置文件或 Web UI 动态添加和配置 MCP 服务器，例如 Web Search (Exa) 和 Browser Automation 等。
多种 Demo 场景: 提供 Browser 浏览器操作、Deep Research 深度研究、Amazon Knowledge Base 知识库等多种 Demo 场景，展示 MCP 的强大能力。

安装步骤

安装 NodeJS: 访问 NodeJS 官网下载并安装 NodeJS (推荐 v22.12.0 版本)。
安装 Python: 访问 Python 官网下载并安装 Python。
安装 uv: 参考 uv 官方指南安装 uv 包管理工具 (推荐 v0.5.11 版本)。
下载仓库代码: 使用 'git clone https://github.com/aws-samples/demo_mcp_on_amazon_bedrock' 命令克隆仓库到本地。
创建并激活虚拟环境: 进入项目目录，运行 'uv sync' 创建 Python 虚拟环境，然后运行 'source .venv/bin/activate' 激活虚拟环境。

服务器配置

配置 .env 文件: 复制 'env_dev' 文件并重命名为 '.env'，根据注释修改以下配置项：
- 'AWS_ACCESS_KEY_ID': 您的 AWS Access Key ID。
- 'AWS_SECRET_ACCESS_KEY': 您的 AWS Secret Access Key。
- 'AWS_REGION': 您的 AWS 区域 (例如 'us-east-1')。
- 'LOG_DIR': 日志文件目录 (例如 './logs')。
- 'CHATBOT_SERVICE_PORT': ChatBot UI 服务端口 (例如 '8502')。
- 'MCP_SERVICE_HOST': MCP 服务 Host (通常为 '127.0.0.1')。
- 'MCP_SERVICE_PORT': Bedrock MCP 服务端口 (例如 '7002')。
- 'API_KEY': API 访问密钥 (用于 Chat API 鉴权)。

配置 conf/config.json 文件: 该文件用于配置要启动的 MCP 服务器。您可以根据需要添加或修改 MCP 服务器的参数。

MCP 服务器配置参数说明 (JSON 格式):

{
  "mcpServers": {
    "<server_id>": {  // 服务器 ID (例如 db_sqlite, exa, mcp-browser 等，用于唯一标识和引用)
      "command": "<command>",  // 启动服务器的命令 (例如 "uvx", "npx", "node", "python", "docker")
      "args": ["<arg1>", "<arg2>", ...], // 命令参数 (例如 ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "./tmp/test.db"])
      "env": {  // 环境变量 (可选)
        "<env_key>": "<env_value>",
        ...
      },
      "description": "<description>", // 服务器描述 (可选，用于 UI 显示)
      "status": <status> // 服务器状态 (1 表示启用，0 表示禁用，可选)
    },
    ... // 可以配置多个 MCP 服务器
  }
}

预置 MCP 服务器配置示例 (conf/config.json):

{
  "mcpServers": {
    "db_sqlite": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "./tmp/test.db"],
      "env": {},
      "description": "DB Sqlite CRUD - MCP Server",
      "status": 1
    },
    "local_file_system": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fs", "--allow-path", "./"],
      "env": {},
      "description": "Local File System CRUD - MCP Server",
      "status": 1
    },
    "cot": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-sequentialthinking"],
      "env": {},
      "description": "Sequential Thinking - MCP Server",
      "status": 1
    }
  }
}

添加 Exa Web Search MCP Server 配置示例 (conf/config.json):

{
  "mcpServers": {
    "exa": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "exa-mcp-server"],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "<your-exa-api-key>" // 替换为您的 Exa API Key
      },
      "description": "Exa Web Search - MCP Server",
      "status": 1
    }
  }
}

注意: 请将 '<your-exa-api-key>' 替换为您在 Exa 官网注册并获取的 API Key。

基本使用方法

启动服务: 运行 'bash start_all.sh' 命令启动 Chat 接口服务和 ChatBot UI 服务。
查看日志: 通过 'logs/start_mcp.log' 和 'logs/start_chatbot.log' 文件查看服务启动日志，确保没有报错。

访问 Chat API: 访问 'http://127.0.0.1:7002/docs#/' 查看 Chat API 接口文档，可以使用 curl 命令或任何 HTTP 客户端进行测试。例如:

curl http://127.0.0.1:7002/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>"  # 替换为您的 API_KEY
  -d '{
    "model": "amazon.nova-lite-v1:0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "show all of tables in db"
      }
    ]
  }'

访问 ChatBot UI: 在浏览器中打开 http://localhost:8502/，即可体验 MCP 增强的 Bedrock 大模型 ChatBot 功能。

体验 Demo 场景: 在 ChatBot UI 中，您可以尝试以下问题，体验预置的 MCP Server 功能：

show all of tables in the db
how many rows in that table
show all of rows in that table
save those rows record into a file, filename is rows.txt
list all of files in the allowed directory
read the content of rows.txt file

添加更多 MCP Server: 您可以通过编辑 'conf/config.json' 文件或在 ChatBot UI 界面中添加更多 MCP Server，例如 Web Search, Browser Automation 等，以扩展 ChatBot 的能力。
停止服务: 运行 'bash stop_all.sh' 命令停止所有服务。

关键词