kk-bedrock-agent-hub-mcp

Amazon Bedrock Knowledge Base にクエリを送信する MCP (Model Context Protocol) サーバーです。

概要

kk-bedrock-agent-hub-mcp は、AI アシスタント（Claude Desktop、Cursor、Kiro）が Amazon Bedrock Knowledge Base から情報を取得できるようにする kb_answer ツールを提供します。

注意: このサーバーは Retrieve API を使用し、純粋な検索機能のみを提供します。回答生成（RetrieveAndGenerate）は行わず、基盤モデル ARN は不要です。

機能

• Bedrock Retrieve API を使用した Knowledge Base 検索
• 環境変数ベースの設定管理
• 検索結果（コンテンツ、ロケーション、スコア）の抽出と返却
• 入力バリデーション

環境変数

環境変数の設定例

# Linux/macOS
export AWS_REGION="ap-northeast-1"
export BEDROCK_KB_ID="your-knowledge-base-id"

# Windows (PowerShell)
$env:AWS_REGION = "ap-northeast-1"
$env:BEDROCK_KB_ID = "your-knowledge-base-id"

インストール

方法1: Git Clone（推奨）

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/kawanishi0117/mcp-bedrock-kb.git
cd mcp-bedrock-kb

# 依存関係をインストール
pip install -e .

方法2: pip で直接インストール

pip install git+https://github.com/kawanishi0117/mcp-bedrock-kb.git

使用方法

直接実行

python kb_mcp_server.py

コマンドラインから実行（pip インストール後）

bedrock-kb-mcp

MCP クライアント設定

クローンしたディレクトリの絶対パスを指定してください。

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に以下を追加:

{
  "mcpServers": {
    "kk-bedrock-agent-hub-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"],
      "env": {
        "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id"
      }
    }
  }
}

Cursor

.cursor/mcp.json に以下を追加:

{
  "mcpServers": {
    "kk-bedrock-agent-hub-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"],
      "env": {
        "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id"
      }
    }
  }
}

Kiro

~/.kiro/settings/mcp.json（グローバル）または .kiro/settings/mcp.json（ワークスペース）に以下を追加:

{
  "mcpServers": {
    "kk-bedrock-agent-hub-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"],
      "env": {
        "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id"
      }
    }
  }
}

Windows の場合

パスはスラッシュ / またはダブルバックスラッシュ \\ を使用:

{
  "mcpServers": {
    "kk-bedrock-agent-hub-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/Users/username/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"],
      "env": {
        "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id"
      }
    }
  }
}

AWS_PROFILE を使用する場合

AWS 認証プロファイルを指定する場合は AWS_PROFILE 環境変数を追加:

{
  "mcpServers": {
    "kk-bedrock-agent-hub-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp-bedrock-kb/kb_mcp_server.py"],
      "env": {
        "BEDROCK_KB_ID": "your-kb-id",
        "AWS_PROFILE": "your-profile-name"
      }
    }
  }
}

kb_answer ツール

パラメータ

使用例

kb_answer("製品の返品ポリシーについて教えてください")
kb_answer("技術仕様を詳しく説明してください", max_results=8)

レスポンス形式

検索結果は以下の形式で返されます:

{
  "content": "ドキュメントチャンクのテキスト内容",
  "location": {"s3Location": {...}, "type": "S3"},
  "score": 0.85
}

開発

テスト実行

pytest

プロジェクト構造

bedrock-kb-mcp-server/
├── src/                    # メインソースコード
│   ├── __init__.py
│   ├── bedrock_client.py   # Bedrock API クライアント
│   ├── config.py           # 環境変数からの設定読み込み
│   ├── models.py           # データクラス
│   ├── parser.py           # API レスポンスパーサー
│   ├── server.py           # MCP サーバー実装
│   └── validation.py       # 入力バリデーション
├── tests/                  # テストコード
├── kb_mcp_server.py        # メインエントリーポイント
├── pyproject.toml          # プロジェクト設定
└── README.md

ライセンス

MIT