产品 AWS Machine Learning·2026年9月5日

AWS发布指南：将AgentCore Runtime托管的MCP服务器接入Amazon Quick

AWS发布了一篇新指南，介绍如何将自定义MCP服务器部署到Amazon Bedrock AgentCore Runtime，并通过AgentCore Gateway将其与Amazon Quick集成，以便在聊天代理和Flows中复用AI工具。

AWS于 2025 年 1 月 3 日发布了一篇新指南，详细说明如何将自定义的Model Context Protocol (MCP) 服务器部署到Amazon Bedrock AgentCore Runtime，并通过AgentCore Gateway将其安全地集成到Amazon Quick（前身为Amazon Q Business）中。该方案旨在让企业内的AI工具和代理通过标准化MCP接口复用，避免为每个用例重复开发。

集成架构与安全模型

集成通过Amazon Quick端的连接器和AgentCore端的AgentCore Gateway实现。Amazon Quick向AgentCore Gateway的请求称为入站认证（Inbound Auth），使用Amazon Cognito或自选身份提供商处理；AgentCore Gateway向AgentCore Runtime的调用称为出站认证（Outbound Auth），使用AgentCore Identity服务，并采用OAuth 2.0协议，因为MCP协议目前要求支持OAuth 2.0。

AgentCore Gateway和Runtime均为Amazon Bedrock AgentCore的组成部分，后者是用于构建生成式AI应用的托管服务。

两种集成路径与选型

指南对比了三种连接Amazon Quick的方式：若已有REST API或运行在Amazon API Gateway上的API，可直接通过Amazon Bedrock AgentCore Gateway集成；若希望使用无服务器架构且只需要最基本的执行能力，可编写AWS Lambda函数并通过AgentCore Gateway集成；若需要完全托管的无服务器MCP服务器解决方案，则使用AgentCore Runtime托管，并通过AgentCore Gateway连接。

AgentCore Runtime提供会话隔离、扩展执行时间、持久文件系统、内置认证、可观测性、增强的负载、双向流式传输及评估能力。

官方推荐在标准用例下使用AgentCore Runtime托管MCP服务器，以获得完全托管的体验和安全特性。

部署步骤概要

指南提供了分步实施路径：先在AgentCore Runtime上部署一个示例远程MCP服务器，然后通过AgentCore Gateway配置入站和出站认证，接着在Amazon Quick中注册MCP集成，并添加到聊天代理或Flows中，最终在Amazon Quick内测试集成，并在完成后清理资源。

示例MCP服务器使用FastMCP库编写，需设置stateless_http=True以兼容AgentCore Runtime；运行时需监听 0.0.0.0:8000/mcp路径。部署可通过命令行工具agentcore configure和agentcore launch完成，也可使用Python脚本。

认证配置包括：为Gateway创建IAM角色，创建两个Amazon Cognito用户池分别用于入站和出站认证，并在AgentCore Identity中创建OAuth客户端。创建Gateway时需选择JWT认证和OAuth客户端授权类型，因为MCP协议目前不支持其他授权方式。

Amazon Quick中注册时需提供MCP服务器端点（即Gateway的资源URL），并可选私有VPC连接以增强网络安全性。认证类型可根据用例选择用户认证或服务认证。

集成完成后，MCP工具会在Amazon Quick中同步显示，可将其作为Action添加到聊天代理或Flows中调用。