Praktische Hinweise: Semantische Suche in MCP-Tools mithilfe von Amazon Bedrock AgentCore

Dieser Leitfaden zeigt Schritt für Schritt den Weg von Rohstoffen bis zu einem funktionsfähigen System auf: semantische Suche in MCP-Tools mithilfe des Amazon Bedrock AgentCore Gateway. Der Schwerpunkt liegt auf ausführbaren Schritten, expliziten Überprüfungen sowie Code, den Sie ohne Rätseln über die Absicht direkt in ein Repository einfügen können. Zur Übersicht sollten Sie vor dem Ändern des Codes die Eingaben, den Verantwortlichen für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definieren. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckten Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.

Was Sie erstellen

Beim Arbeiten an „What you build“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo in gemeinsame Umgebungen wechselt. Protokollieren Sie für jeden Aufruf den Namen der Tool, den Hash der Argumente, die Latenzzeit sowie das Ergebnis. Ohne diese Aufzeichnungen verschwenden Debugging-Agenten Stunden damit, im Kreis zu laufen.

Warum semantische Suche auf der Gateway-Seite

Wenn Sie mit dem Thema „Warum semantische Suche auf der Gateway-Seite?“ arbeiten, notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreiber ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Protokollieren Sie für jeden Aufruf den Namen des Tools, den Hash der Argumente, die Latenzzeit sowie das Ergebnis. Ohne diese Aufzeichnungen verschwenden Sie bei der Fehlerbehebung Stunden.

Voraussetzungen

Beim Arbeiten an den Voraussetzungen sollte man zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Protokollieren Sie für jeden Aufruf den Namen des Tools, den Hash der Argumente, die Latenzzeit sowie das Ergebnis. Ohne diese Aufzeichnungen verschwenden Debugging-Agenten Stunden damit, im Kreis zu laufen. Beim Arbeiten an den Voraussetzungen sollte man zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisdokumente, definieren Sie Erfolgsprüfungen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab.

Führen Sie eine semantische Suche durch

Eine semantische Suche funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Prozess betrachtet wird. Erfassen Sie ein gelungenes Beispiel, einen Fehlfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Erfassen Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten pro Token oder Abfrage neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Einsatzbereich von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Stellen Sie Tools mit engen Schemata sowie klaren Kennzeichnungen für Nebeneffekte bereit. Die Betreiber müssen wissen, welche Aufrufe den Zustand verändern, bevor sie automatisch zustimmen.

Schritt 1: Die Suchmaschine abfragen

Schritt 1: Die Abfrage des Suchtools funktioniert am besten, wenn sie als messbare Größe betrachtet wird. Erfassen Sie einen erfolgreichen Fall, einen Fehlerfall sowie die Notizen zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreiber ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Stellen Sie Tools mit engen Schemata sowie expliziten Kennzeichnungen für Nebeneffekte bereit. Die Hosts müssen wissen, welche Aufrufe den Zustand verändern, bevor sie automatisch zustimmen.

from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
from mcp.client.session import ClientSession

async with streamablehttp_client(gateway_url) as (r, w, _):
    async with ClientSession(r, w) as session:
        await session.initialize()        result = await session.call_tool(
            "x_amz_bedrock_agentcore_search",
            {"query": "find a customer by phone number"},
        )        for match in result.content:
            print(match.text)

Schritt 2: Verwenden Sie die Ergebnisse, um die Liste der Tools zu filtern

Schritt 2: Verwenden Sie die Ergebnisse zur Filterung der Tool-Liste – dies funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Zeigen Sie Tools mit engen Schemata sowie expliziten Kennzeichnungen für Nebeneffekte an. Die Hosts müssen wissen, welche Aufrufe den Zustand verändern, bevor sie automatisch zustimmen.

async def smart_tool_selection(session, user_request: str, top_k: int = 5):
    search = await session.call_tool(
        "x_amz_bedrock_agentcore_search",
        {"query": user_request},
    )

    relevant_tool_names = [match.text for match in search.content[:top_k]]    all_tools = await session.list_tools()
    return [t for t in all_tools.tools if t.name in relevant_tool_names]

Schritt 3: Vernetzen Sie es mit einem Strands-Agenten

Schritt 3: Vernetzen Sie es mit einem Strands-Agenten – dies funktioniert am besten, wenn er als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor umfangreichen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf einen verworrenen Ablauf.

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient

async def run(user_message: str):
    async with MCPClient(gateway_url) as mcp:
        relevant_tools = await smart_tool_selection(mcp.session, user_message)        agent = Agent(
            model="anthropic.claude-opus-4-7-v1:0",
            tools=relevant_tools,
            system_prompt="Use only the provided tools to answer.",
        )
        return await agent.run_async(user_message)

Anpassung der Suche

Referenz

Nächste Schritte

Betriebskontrollliste