# Erste Schritte mit AgentCore Gateway
In dieser Schnellstartanleitung erfahren Sie, wie Sie ein Gateway einrichten und es mithilfe der AgentCore CLI in Ihre Agenten integrieren. Umfassendere Anleitungen und Beispiele finden Sie im [Amazon Bedrock AgentCore GitHub Gateway-Repository](https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples/tree/main/01-tutorials/02-AgentCore-gateway).
**Anmerkung**
Die AgentCore CLI bietet sowohl Befehle als auch einen interaktiven TUI-Assistenten für die Verwaltung von AgentCore Gateway-Ressourcen. Die vollständige AWS SDK-API-Referenz finden Sie unter [Operationen auf der AgentCore Steuerungsebene](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/bedrock-agentcore-control.html).
**Topics**
+ [Voraussetzungen](#gateway-quick-start-prereqs)
+ [Schritt 1: Einrichtung und Installation](#gateway-quick-start-setup)
+ [Schritt 2: Gateway erstellen](#gateway-quick-start-create-gateway-setup)
+ [Schritt 3: Führen Sie das Setup aus](#gateway-quick-start-run-setup)
+ [Schritt 4: Verwenden Sie das Gateway mit einem Agenten](#gateway-quick-start-use-gateway-with-agents)
+ [Was du gebaut hast](#gateway-quick-start-what-youve-built)
+ [Fehlerbehebung](#gateway-quick-start-troubleshooting)
+ [Schnelle Validierung](#gateway-quick-start-quick-validation)
+ [Bereinigen](#gateway-quick-start-cleanup)
+ [Nächste Schritte](#gateway-quick-start-next-steps)
## Voraussetzungen
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:
+ ** AWS Konto** mit konfigurierten Anmeldeinformationen. Um Anmeldeinformationen zu konfigurieren, können Sie die AWS Befehlszeilenschnittstelle installieren und verwenden, indem Sie die Schritte unter [Erste Schritte mit der AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) ausführen.
+ **Node.js 18\+** installiert (für die AgentCore CLI).
+ **Python 3.10\+** installiert (für das Agentenskript).
+ **IAM-Berechtigungen** für die Erstellung von Rollen und Lambda-Funktionen und die Verwendung von Amazon Bedrock. AgentCore
+ **Model Access** — Aktivieren Sie Claude Sonnet 3.7 von Anthropic in der Amazon Bedrock-Konsole (oder einem anderen Modell für den Demo-Agenten)
## Schritt 1: Einrichtung und Installation
Installieren Sie die AgentCore CLI global:
```
npm install -g @aws/agentcore
```
Erstellen Sie ein neues AgentCore Projekt mit einem Agenten und einem Gateway:
**Example**
1.
```
agentcore create --name MyGatewayAgent --defaults
```
Das `--defaults` Flag erstellt ein Projekt mit einem standardmäßigen Python Strings-Agenten. Sie können es auch weglassen `--defaults` und `--name` den interaktiven Assistenten verwenden, um Ihr bevorzugtes Framework auszuwählen.
1. Sie können auch `agentcore create` ohne Flags ausführen, um den interaktiven Assistenten zu verwenden. Der Assistent führt Sie durch die Auswahl eines Projektnamens, eines Agent-Frameworks, eines Modellanbieters und anderer Optionen.
## Schritt 2: Gateway erstellen
Fügen Sie Ihrem Projekt mithilfe der AgentCore CLI ein Gateway und ein Ziel hinzu:
**Example**
1.
```
# Add a gateway with no inbound auth (simplest for getting started)
agentcore add gateway --name TestGateway --authorizer-type NONE --runtimes MyGatewayAgent
# Add a Lambda function target
agentcore add gateway-target --name TestLambdaTarget --type lambda-function-arn \
--lambda-arn \
--tool-schema-file tools.json \
--gateway TestGateway
```
1. Führen Sie den Befehl aus, `agentcore` um die TUI zu öffnen, wählen Sie dann **Hinzufügen** und dann **Gateway** aus:
1. Geben Sie den Gateway-Namen ein:
1. Wählen Sie den Autorisierungstyp aus. **Wählen Sie für diesen Schnellstart NONE:**
1. Konfigurieren Sie erweiterte Optionen oder akzeptieren Sie die Standardeinstellungen:
1. Überprüfen Sie die Konfiguration und drücken Sie die **Eingabetaste**, um Folgendes zu bestätigen:
Wählen Sie als Nächstes erneut **Hinzufügen** und dann **Gateway Target**, um ein Lambda-Funktionsziel hinzuzufügen:
1. Geben Sie den Namen des Ziels ein.
1. Wählen Sie die **Lambda-Funktion** als Zieltyp aus:
1. Geben Sie den Lambda-ARN und den Dateipfad für das Tool-Schema ein und bestätigen Sie dann.
Um stattdessen die JWT-based Autorisierung zu verwenden, geben Sie `--authorizer-type CUSTOM_JWT` mit Ihrer OAuth-Discovery-URL Folgendes an:
**Example**
1.
```
agentcore add gateway --name TestGateway \
--authorizer-type CUSTOM_JWT \
--discovery-url https://cognito-idp.us-east-1.amazonaws.com//.well-known/openid-configuration \
--allowed-audience \
--runtimes MyGatewayAgent
```
1. **Führen Sie den Befehl aus, `agentcore` um die TUI zu öffnen, wählen Sie dann **Hinzufügen** und dann Gateway aus.** Wenn Sie nach dem Autorisierungstyp gefragt werden, wählen Sie **Benutzerdefiniertes JWT** aus:
1. Geben Sie den Gateway-Namen ein:
1. Wählen Sie **Benutzerdefiniertes JWT** als Autorisierungstyp aus:
1. Geben Sie die OAuth-Discovery-URL und die zulässige Zielgruppe ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden.
1. Konfigurieren Sie erweiterte Optionen oder akzeptieren Sie die Standardeinstellungen:
1. Überprüfen Sie die Konfiguration und drücken Sie die **Eingabetaste**, um Folgendes zu bestätigen:
## Schritt 3: Führen Sie das Setup aus
Stellen Sie Ihr Projekt bereit für AWS:
```
agentcore deploy
```
Die CLI synthetisiert einen AWS CDK-Stack und stellt Ihr Gateway, Ihre Ziele und Ihren Agenten auf Amazon Bedrock bereit. AgentCore Dies dauert etwa 2-3 Minuten.
## Schritt 4: Verwenden Sie das Gateway mit einem Agenten
Rufen Sie Ihre Gateway-URL mit der AgentCore CLI ab:
```
agentcore status
```
Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen `run_agent.py` und fügen Sie den folgenden Code ein. Installieren Sie zuerst die Python-Abhängigkeiten:
```
pip install strands-agents mcp
```
```
"""
Agent script to test the Gateway
Run this after setup: python run_agent.py
"""
from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
import json
import sys
def create_streamable_http_transport(mcp_url: str):
return streamablehttp_client(mcp_url)
def get_full_tools_list(client):
"""Get all tools with pagination support"""
more_tools = True
tools = []
pagination_token = None
while more_tools:
tmp_tools = client.list_tools_sync(pagination_token=pagination_token)
tools.extend(tmp_tools)
if tmp_tools.pagination_token is None:
more_tools = False
else:
more_tools = True
pagination_token = tmp_tools.pagination_token
return tools
def run_agent():
# Get the gateway URL from agentcore status
gateway_url = "" # Replace with URL from 'agentcore status'
# Model configuration - change if needed
model_id = "anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"
print("Starting AgentCore Gateway Test Agent")
print(f"Gateway URL: {gateway_url}")
print(f"Model: {model_id}")
print("-" * 60)
# Setup Bedrock model
bedrockmodel = BedrockModel(
model_id=model_id,
streaming=True,
)
# Setup MCP client (no auth token needed for NONE authorizer)
mcp_client = MCPClient(lambda: create_streamable_http_transport(gateway_url))
with mcp_client:
# List available tools
tools = get_full_tools_list(mcp_client)
print(f"\nAvailable tools: {[tool.tool_name for tool in tools]}")
print("-" * 60)
# Create agent
agent = Agent(model=bedrockmodel, tools=tools)
# Interactive loop
print("\nInteractive Agent Ready!")
print("Try asking: 'What's the weather in Seattle?'")
print("Type 'exit', 'quit', or 'bye' to end.\n")
while True:
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() in ["exit", "quit", "bye"]:
print("Goodbye!")
break
print("\nThinking...\n")
response = agent(user_input)
print(f"\nAgent: {response.message.get('content', response)}\n")
if __name__ == "__main__":
run_agent()
```
### Führen Sie Ihren Agenten aus
Testen Sie Ihr Gateway, indem Sie den Agenten ausführen und mit den Tools interagieren.
```
python run_agent.py
```
Das ist es\! Der Agent wird gestartet und Sie können Fragen stellen wie:
+ „Wie ist das Wetter in Seattle?“
+ „Wie viel Uhr ist es in New York?“
## Was du gebaut hast
In diesem Tutorial für die ersten Schritte haben Sie die folgenden Ressourcen erstellt:
+ **MCP Server (Gateway)**: Ein verwalteter Endpunkt unter `https://gateway-id.gateway.bedrock-agentcore.region.amazonaws.com/mcp`
+ **Lambda-Tools**: Scheinfunktionen, die Testdaten zurückgeben (Wetter: „72°F, Sunny“, Uhrzeit: "14:30 Uhr“)
+ **KI-Agent**: Claude-powered Assistent, der Ihre Tools entdecken und verwenden kann
## Fehlerbehebung
Die folgende Tabelle zeigt einige mögliche Probleme und deren Lösungen:
| Problem | Lösung |
| --- | --- |
| „Kein Modul mit dem Namen 'Strands'“ | Lauf: `pip install strands-agents` |
| „Modell nicht aktiviert“ | Aktivieren Sie Claude Sonnet 3.7 in der Bedrock-Konsole → Modellzugriff |
| "AccessDeniedException" | Überprüfen Sie die IAM-Berechtigungen für Bedrock-Agentcore: \* |
| Gateway reagiert nicht | Warten Sie nach der Erstellung 30-60 Sekunden auf die DNS-Propagierung |
## Schnelle Validierung
Führen Sie die folgenden Befehle in einem Terminal aus, um zu überprüfen, ob Ihr Gateway funktioniert.
```
# Check your Gateway is working
curl -X POST YOUR_GATEWAY_URL \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}'
# Watch live logs
aws logs tail /aws/bedrock-agentcore/gateways/YOUR_GATEWAY_ID --follow
```
## Bereinigen
Um das Gateway und seine Ziele aus Ihrem Projekt zu entfernen:
```
agentcore remove gateway --name TestGateway
```
So entfernen Sie alle Ressourcen und stellen sie erneut bereit:
```
agentcore remove all
agentcore deploy
```
## Nächste Schritte
+ **Benutzerdefinierte Lambda-Tools**: Erstellen Sie Lambda-Funktionen mit Ihrer Geschäftslogik
+ **Fügen Sie Ihre eigenen APIs** hinzu: Erweitern Sie Ihr Gateway mit OpenAPI-Spezifikationen für echte Dienste
+ **Produktionseinrichtung**: Konfiguration von VPC-Endpunkten, benutzerdefinierten Domänen und Überwachung