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@toshi-arch

買い忘れ防止 LINE アプリを作った【3/4】— AgentCore Gateway で MCP 公開編

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第2章で作ったツール Lambda 2つを、AI エージェントが呼び出せるよう AgentCore Gateway に登録します。ここが最もハマりポイントが多いセクションです。気を引き締めていきましょう！
※第2章へのリンク
https://qiita.com/toshi-arch/items/c390b0960d1b97055c61

AgentCore Gateway とは

ツール Lambda を MCP（Model Context Protocol） 形式でエージェントに公開するゲートウェイです。

エージェント → AgentCore Gateway（MCP エンドポイント） → ツール Lambda

重要: Gateway の作成・設定はマネジメントコンソールでは操作できません。Python SDK か AWS CLI で作業します。

Step 1. Lambda にリソースポリシーを先に追加する

Gateway が Lambda を呼び出せるよう、各 Lambda にリソースベースポリシーを追加します。コンソールの UI には bedrock-agentcore.amazonaws.com という選択肢がないため CLI で実行します:

aws lambda add-permission \
  --function-name smart-shopper-tool-s3-search \
  --statement-id AllowAgentCoreGateway \
  --action lambda:InvokeFunction \
  --principal bedrock-agentcore.amazonaws.com \
  --region ap-northeast-1

aws lambda add-permission \
  --function-name smart-shopper-tool-consumption-calc \
  --statement-id AllowAgentCoreGateway \
  --action lambda:InvokeFunction \
  --principal bedrock-agentcore.amazonaws.com \
  --region ap-northeast-1

⚠️ ハマりポイント①: 次の setup_gateway.py より前にこの手順を実行してください。 Gateway 作成後にポリシーを追加しようとすると、ターゲット登録時に権限エラーが出ます。

Step 2. ツールスキーマを定義する

エージェントへのツールの「説明書」を tool_schema.json として作成します。description の質がエージェントの判断精度に直結するので丁寧に書きます。

[
  {
    "name": "search_purchase_history",
    "description": "指定した店舗の過去の購買履歴をS3から取得する。店舗名を入力すると、その店でこれまでに買ったものの一覧を返す。",
    "inputSchema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "store_name": {
          "type": "string",
          "description": "検索する店舗名（例: イオン、セブンイレブン）"
        }
      },
      "required": ["store_name"]
    }
  },
  {
    "name": "calculate_consumption",
    "description": "購買レコードを受け取り、商品ごとの消費サイクルから「今日買うべき商品」の提案リストを返す。",
    "inputSchema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "records": {
          "type": "array",
          "description": "search_purchase_history で取得した購買レコード"
        },
        "store_name": {
          "type": "string",
          "description": "対象の店舗名"
        }
      },
      "required": ["records", "store_name"]
    }
  }
]

Step 3. Gateway 作成スクリプトを実行する

.env:

AWS_ACCOUNT_ID=123456789012
AWS_REGION=ap-northeast-1

setup_gateway.py:

import json, os, time, boto3
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
ACCOUNT_ID = os.environ['AWS_ACCOUNT_ID']
REGION = os.environ.get('AWS_REGION', 'ap-northeast-1')

gateway_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name=REGION)

with open('tool_schema.json') as f:
    schema = json.load(f)

# 1. Gateway を作成
gw = gateway_client.create_gateway(
    name='smart-shopper-gateway',
    roleArn=f'arn:aws:iam::{ACCOUNT_ID}:role/SmartShopperAgentCoreRuntimeRole',
    protocolType='MCP',
    authorizerType='AWS_IAM',  # ← 必須（省略可能だが省略すると後で認証エラー）
)
gateway_id = gw['gatewayId']
print(f'Gateway ID: {gateway_id}')

# READY になるまで待機
while True:
    status = gateway_client.get_gateway(gatewayIdentifier=gateway_id)['status']
    print(f'Status: {status}')
    if status == 'READY':      # ← ACTIVE ではなく READY
        break
    elif status == 'FAILED':
        raise Exception('Gateway creation failed')
    time.sleep(5)

CREDENTIAL_PROVIDER = [{'credentialProviderType': 'GATEWAY_IAM_ROLE'}]

# 2. S3 検索ツールを登録
gateway_client.create_gateway_target(
    gatewayIdentifier=gateway_id,
    name='smart-shopper-s3-search-target',
    targetConfiguration={
        'mcp': {               # ← このネストが必要
            'lambda': {
                'lambdaArn': f'arn:aws:lambda:{REGION}:{ACCOUNT_ID}:function:smart-shopper-tool-s3-search',
                'toolSchema': {'inlinePayload': [schema[0]]},
            }
        }
    },
    credentialProviderConfigurations=CREDENTIAL_PROVIDER,
)

# 3. 消費サイクル計算ツールを登録
gateway_client.create_gateway_target(
    gatewayIdentifier=gateway_id,
    name='smart-shopper-consumption-target',
    targetConfiguration={
        'mcp': {
            'lambda': {
                'lambdaArn': f'arn:aws:lambda:{REGION}:{ACCOUNT_ID}:function:smart-shopper-tool-consumption-calc',
                'toolSchema': {'inlinePayload': [schema[1]]},
            }
        }
    },
    credentialProviderConfigurations=CREDENTIAL_PROVIDER,
)

print(f'\nGATEWAY_URL:')
print(f'  https://{gateway_id}.gateway.bedrock-agentcore.{REGION}.amazonaws.com/mcp')

uv run python setup_gateway.py

表示された GATEWAY_URL を控えておいてください。第4章で使います。

ハマりポイントまとめ（第3章）

① Lambda リソースポリシーは Gateway より先

順番を守らないとターゲット登録で権限エラー。

② authorizerType='AWS_IAM' は必須

引数なしで create_gateway は成功してしまいますが、後から呼び出し時に認証エラーが出ます。

③ Gateway のステータスは READY（ACTIVE ではない）

# NG: 永久に待ち続ける
if status == 'ACTIVE':
    break

# OK
if status == 'READY':
    break

④ targetConfiguration のネストに注意

# NG: これでは動かない
targetConfiguration={'lambda': {'lambdaArn': '...', ...}}

# OK: mcp でラップする
targetConfiguration={'mcp': {'lambda': {'lambdaArn': '...', ...}}}

⑤ ツール名は ターゲット名___ツール名 で渡される

Gateway は Lambda を呼ぶ際にツール名を smart-shopper-s3-search-target___search_purchase_history のようにプレフィックス付きで渡します。第2章の _get_tool_name() でこのプレフィックスを除去しているのはこのためです。

次回予告

第4章では、Gateway に接続するエージェントコードを書き、AgentCore Runtime にデプロイし、iPhone のオートメーションで位置情報トリガーと繋げて、LINE プッシュ通知まで一気に完成させます。

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