demo_mcp_on_amazon_bedrock 的安装和配置教程
2025-05-28 17:05:41作者:廉彬冶Miranda
1. 项目基础介绍和主要编程语言
demo_mcp_on_amazon_bedrock 是一个基于 AWS Bedrock 的项目,它利用了 Anthropic 的 MCP (Model Capability Provider) 技术,为 ChatBot 提供增强的功能。这个项目的主要编程语言是 Python,它也使用了 React 来构建前端用户界面。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用了 AWS Bedrock 来提供大模型服务,Anthropic 的 MCP 技术来增强 ChatBot 的功能,以及 FastAPI 来构建后端服务。此外,它还使用了 React 来构建前端界面。
3. 安装和配置的准备工作和详细步骤
准备工作
- 安装 NodeJS 和 Python 环境
- 克隆项目到本地
安装步骤
-
首先,确保你的电脑上安装了 NodeJS 和 Python 环境。如果还没有安装,请前往 NodeJS 和 Python 的官方网站下载并安装。
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/aws-samples/demo_mcp_on_amazon_bedrock.git -
进入项目目录,创建 Python 虚拟环境并安装依赖:
cd demo_mcp_on_amazon_bedrock sudo apt update sudo apt-get install clang sudo apt-get install portaudio19-dev uv sync -
创建 .env 文件,并根据实际情况修改其中的配置项:
cat <<EOF> .env AWS_ACCESS_KEY_ID=(可选,如果有credential.csv则不需要) AWS_SECRET_ACCESS_KEY=(可选)<your-secret-key> AWS_REGION=<your-region> LOG_DIR=./logs CHATBOT_SERVICE_PORT=8502 MCP_SERVICE_HOST=127.0.0.1 MCP_SERVICE_PORT=7002 API_KEY=123456 MAX_TURNS=200 INACTIVE_TIME=60 #如果不使用dynamodb,则删除下面一行 ddb_table=mcp_user_config_table USE_HTTPS=0 EOF -
修改配置文件 conf/config.json,添加或修改 MCP server 参数。
-
启动服务:
bash start_all.sh -
待启动后,可查看日志 logs/start_mcp.log 确认无报错。
-
运行测试脚本检查 Chat 接口:
curl http://127.0.0.1:7002/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 123456" \ -H "X-User-ID: user123" \ -d '{ "model": "us.amazon.nova-pro-v1:0", "mcp_server_ids":["local_fs"], "stream":true, "keep_session":false, "messages": [ { "role": "user", "content": "list files in current dir" } ] }' -
如果一切顺利,你就可以通过 Web 界面体验 MCP 增强后的 Bedrock 大模型 ChatBot 能力了。
以上就是 demo_mcp_on_amazon_bedrock 的安装和配置教程,希望对你有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
788
暂无简介
Dart
598
132
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
615
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
766
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232