Bedrock Mcp Sample
What is Bedrock Mcp Sample
bedrock-mcp-sample is an integration project that provides a simple front-end interface using Gradio, designed to perform model inference through the Amazon Bedrock API.
Use cases
Use cases include developing interactive AI applications, testing machine learning models, and creating prototypes for applications that leverage Amazon Bedrock’s capabilities.
How to use
To use bedrock-mcp-sample, install the required packages using either ‘uv’ or ‘pip’, configure your Amazon Bedrock settings in ‘config/config.json’, and then run the Gradio interface to start making queries.
Key features
Key features include a user-friendly Gradio interface for input, communication with Amazon Bedrock for model inference, and the ability to simulate responses when the API endpoint is not configured.
Where to use
bedrock-mcp-sample can be used in fields such as machine learning, AI model deployment, and interactive applications that require real-time inference from models hosted on Amazon Bedrock.
Clients Supporting MCP
The following are the main client software that supports the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.
Overview
What is Bedrock Mcp Sample
bedrock-mcp-sample is an integration project that provides a simple front-end interface using Gradio, designed to perform model inference through the Amazon Bedrock API.
Use cases
Use cases include developing interactive AI applications, testing machine learning models, and creating prototypes for applications that leverage Amazon Bedrock’s capabilities.
How to use
To use bedrock-mcp-sample, install the required packages using either ‘uv’ or ‘pip’, configure your Amazon Bedrock settings in ‘config/config.json’, and then run the Gradio interface to start making queries.
Key features
Key features include a user-friendly Gradio interface for input, communication with Amazon Bedrock for model inference, and the ability to simulate responses when the API endpoint is not configured.
Where to use
bedrock-mcp-sample can be used in fields such as machine learning, AI model deployment, and interactive applications that require real-time inference from models hosted on Amazon Bedrock.
Clients Supporting MCP
The following are the main client software that supports the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.
Content
GradioとAmazon Bedrockの統合プロジェクト
このプロジェクトは、Gradioを利用したシンプルなフロントエンドインターフェースを提供し、Amazon Bedrock APIを用いてモデル推論を実施するためにスクラッチで構築されています。
プロジェクト構成
- README.md: プロジェクトの説明およびドキュメント。
- pyproject.toml: Pythonプロジェクトの設定ファイル。uvで使用する依存パッケージ情報を含みます。
- requirements.txt: 従来のpipで使用する依存パッケージ一覧。
- config/config.json: Amazon Bedrockの設定ファイル。
BedrockのAPIエンドポイントおよびAPIキーを記載してください。 - src/frontend.py: Gradioを使用したフロントエンドの実装。
ユーザーの入力を受け取り、モデルへの問い合わせを行い、結果を表示します。 - src/bedrock.py: Amazon Bedrockとの通信処理を担当。
設定ファイルから情報を読み取り、APIリクエストを送信します。
エンドポイントが設定されていない場合はシミュレートされた応答を返します。 - src/mcp_tools/: Model Context Protocol (MCP) サーバーの実装。
Webサイトのコンテンツを取得するツールを提供します。
セットアップ
uvを使用する方法（推奨）
-
uvをインストールしてください:
pip install uv -
依存パッケージをインストールしてください:
uv pip sync pyproject.toml -
開発用の依存パッケージもインストールする場合:
uv pip sync pyproject.toml --extras dev -
config/config.jsonを、ご自身のAmazon Bedrockの設定に合わせて更新してください:{ "bedrock_endpoint": "YOUR_BEDROCK_ENDPOINT", "api_key": "YOUR_API_KEY" } -
Gradioインターフェイスを起動します:
uv run python src/frontend.py
従来のpipを使用する方法
-
必要なパッケージをインストールしてください:
pip install -r requirements.txt -
config/config.jsonを、ご自身のAmazon Bedrockの設定に合わせて更新してください:{ "bedrock_endpoint": "YOUR_BEDROCK_ENDPOINT", "api_key": "YOUR_API_KEY" } -
Gradioインターフェイスを起動します:
python src/frontend.py
使用方法
GradioのUIに表示されるテキストボックスに問い合わせ内容を入力してください。入力は src/bedrock.py を介してAmazon Bedrockに送信され、結果が画面に表示されます。
注意点
bedrock_endpointが設定されていない場合、シミュレートされた応答が返されます。- API認証情報およびネットワーク設定が正しく構成されていることを確認してください。
どうぞご利用ください。
Dev Tools Supporting MCP
The following are the main code editors that support the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.
