# AgentCore Gateway の使用を開始する
このクイックスタートガイドでは、 AgentCore CLI を使用してゲートウェイをセットアップし、エージェントに統合する方法について説明します。より包括的なガイドと例については、[Amazon Bedrock AgentCore Gateway GitHub リポジトリ](https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples/tree/main/01-tutorials/02-AgentCore-gateway)を参照してください。
**注記**
AgentCore CLI には、AgentCore Gateway リソースを管理するためのコマンドとインタラクティブ TUI ウィザードの両方が用意されています。 AWS SDK API の完全なリファレンスについては、[AgentCore コントロールプレーンオペレーション](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/bedrock-agentcore-control.html)」を参照してください。
**Topics**
+ [前提条件](#gateway-quick-start-prereqs)
+ [ステップ 1: のセットアップとインストール](#gateway-quick-start-setup)
+ [ステップ 2: ゲートウェイを作成する](#gateway-quick-start-create-gateway-setup)
+ [ステップ 3: セットアップを実行する](#gateway-quick-start-run-setup)
+ [ステップ 4: エージェントでゲートウェイを使用する](#gateway-quick-start-use-gateway-with-agents)
+ [構築したもの](#gateway-quick-start-what-youve-built)
+ [トラブルシューティング](#gateway-quick-start-troubleshooting)
+ [クイック検証](#gateway-quick-start-quick-validation)
+ [クリーンアップ](#gateway-quick-start-cleanup)
+ [次の手順](#gateway-quick-start-next-steps)
## 前提条件
開始する前に、以下があることを確認してください。
+ ** AWS 認証情報が設定されたアカウント**。認証情報を設定するには、「 [AWS CLI の開始方法](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html)」の手順に従って AWS コマンドラインインターフェイスをインストールして使用できます。
+ **Node.js 18\+** がインストールされている (AgentCore CLI の場合）。
+ **Python 3.10 以降**がインストールされている (エージェントスクリプト用）。
+ ロール、Lambda 関数を作成し、Amazon Bedrock AgentCore を使用するための **IAM アクセス許可**。
+ **モデルアクセス** – Amazon Bedrock コンソール (またはデモエージェントの別のモデル) で Anthropic の Claude Sonnet 3.7 を有効にする
## ステップ 1: のセットアップとインストール
AgentCore CLI をグローバルにインストールします。
```
npm install -g @aws/agentcore
```
エージェントとゲートウェイを使用して新しい AgentCore プロジェクトを作成します。
**Example**
1.
```
agentcore create --name MyGatewayAgent --defaults
```
`--defaults` フラグは、デフォルトの Python Strands エージェントを使用してプロジェクトを作成します。または、 `--defaults`と を省略`--name`して、インタラクティブウィザードを使用して任意のフレームワークを選択します。
1. フラグ`agentcore create`なしで を実行して、インタラクティブウィザードを使用することもできます。このウィザードでは、プロジェクト名、エージェントフレームワーク、モデルプロバイダー、その他のオプションを選択する手順を説明します。
## ステップ 2: ゲートウェイを作成する
AgentCore CLI を使用して、プロジェクトにゲートウェイとターゲットを追加します。
**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. `agentcore` を実行して TUI を開き、**追加**を選択して**ゲートウェイ** を選択します。
1. ゲートウェイ名を入力します。
1. オーソライザータイプを選択します。このクイックスタートでは、**NONE** を選択します。
1. 詳細オプションを設定するか、デフォルトを受け入れます。
1. 設定を確認し、**Enter** キーを押して以下を確認します。
次に、もう一度**追加**を選択し、**ゲートウェイターゲット**を選択して Lambda 関数ターゲットを追加します。
1. ターゲット名を入力します。
1. ターゲットタイプとして **Lambda 関数**を選択します。
1. Lambda ARN とツールスキーマファイルパスを入力し、確認します。
代わりに JWT ベースの認可を使用するには、OAuth 検出 URL `--authorizer-type CUSTOM_JWT`で を指定します。
**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. `agentcore` を実行して TUI を開き、**追加** を選択し、**ゲートウェイ** を選択します。オーソライザータイプの入力を求められたら、**カスタム JWT** を選択します。
1. ゲートウェイ名を入力します。
1. オーソライザータイプとして**カスタム JWT** を選択します。
1. プロンプトが表示されたら、OAuth 検出 URL と許可された対象者を入力します。
1. 詳細オプションを設定するか、デフォルトを受け入れます。
1. 設定を確認し、**Enter** キーを押して以下を確認します。
## ステップ 3: セットアップを実行する
プロジェクトを次の場所にデプロイします AWS。
```
agentcore deploy
```
CLI は AWS CDK スタックを合成し、ゲートウェイ、ターゲット、エージェントを Amazon Bedrock AgentCore にデプロイします。これには約 2～3 分かかります。
## ステップ 4: エージェントでゲートウェイを使用する
AgentCore CLI を使用してゲートウェイ URL を取得します。
```
agentcore status
```
という名前の新しいファイルを作成し`run_agent.py`、次のコードを挿入します。最初に Python 依存関係をインストールします。
```
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()
```
### エージェントを実行する
エージェントを実行し、ツールを操作してゲートウェイをテストします。
```
python run_agent.py
```
そのとおりです。エージェントが開始され、次のような質問をすることができます。
+ 「シアトルの天気は？」
+ 「ニューヨークは何時ですか？」
## 構築したもの
この入門チュートリアルでは、次のリソースを作成しました。
+ **MCP サーバー (ゲートウェイ)** : のマネージドエンドポイント `https://gateway-id.gateway.bedrock-agentcore.region.amazonaws.com/mcp`
+ **Lambda ツール**: テストデータを返すモック関数 (天候: "72°F, Sunny"、時間: "2:30 PM")
+ **AI エージェント**: ツールを検出して使用できる Claude を活用したアシスタント
## トラブルシューティング
次の表は、考えられる問題とその解決策を示しています。
| 問題 | ソリューション |
| --- | --- |
| 「「strands」という名前のモジュールはありません」 | 実行: `pip install strands-agents` |
| 「モデルが有効ではありません」 | Bedrock コンソールで Claude Sonnet 3.7 を有効にする → モデルアクセス |
| 「AccessDeniedException」 | bedrock-agentcore の IAM アクセス許可を確認する:\* |
| ゲートウェイが応答しない | DNS 伝達の作成後 30～60 秒待ちます |
## クイック検証
ターミナルで次のコマンドを実行して、ゲートウェイが動作していることを確認します。
```
# 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
```
## クリーンアップ
ゲートウェイとそのターゲットをプロジェクトから削除するには:
```
agentcore remove gateway --name TestGateway
```
すべてのリソースを削除して再デプロイするには:
```
agentcore remove all
agentcore deploy
```
## 次の手順
+ **カスタム Lambda ツール** : ビジネスロジックを使用して Lambda 関数を作成する
+ **独自の APIs の追加**: 実際のサービスの OpenAPI 仕様を使用してゲートウェイを拡張する
+ **本番セットアップ**: VPC エンドポイント、カスタムドメイン、モニタリングを設定する