AWS Bedrock KB Retrieval

Server MCP Pengambilan Basis Pengetahuan Amazon Bedrock

Server MCP untuk mengakses Basis Pengetahuan Amazon Bedrock

Fitur

Temukan basis pengetahuan dan sumber datanya

• Temukan dan jelajahi semua basis pengetahuan yang tersedia
• Cari basis pengetahuan berdasarkan nama atau tag
• Daftar sumber data yang terkait dengan setiap basis pengetahuan

Kueri basis pengetahuan dengan bahasa alami

• Ambil informasi menggunakan kueri percakapan
• Dapatkan bagian yang relevan dari basis pengetahuan Anda
• Akses informasi kutipan untuk semua hasil

Filter hasil berdasarkan sumber data

• Fokuskan kueri Anda pada sumber data tertentu
• Sertakan atau kecualikan sumber data tertentu
• Prioritaskan hasil dari sumber data tertentu

Pengambilan agen pada basis pengetahuan terkelola

• Rencanakan strategi pengambilan multi-langkah dan sintesis jawaban yang dikutip
• Cari beberapa basis pengetahuan dalam satu panggilan
• Jejak ringkas opsional dari langkah perencanaan dan pengambilan agen
• Hanya basis pengetahuan terkelola; alat menolak jenis lain dengan pesan yang jelas

Jangkau konten yang dilindungi ACL

• Berikan user_id untuk mengambil konten dari sumber data yang sadar-ACL (SharePoint, OneDrive, Confluence dengan ACL per dokumen)
• Tanpa itu, konten tersebut tidak dapat diakses, dan langkah ekspansi dokumen penuh pengambilan agen gagal dengan "UserContext diperlukan untuk sumber data yang sadar-ACL"
• Hasil difilter sesuai dengan apa yang diizinkan untuk dilihat pengguna tersebut

Dukung basis pengetahuan terkelola dan vektor

• Bekerja dengan basis pengetahuan vektor (type: VECTOR) dan basis pengetahuan terkelola (type: MANAGED)
• Jenis basis pengetahuan terdeteksi secara otomatis dan konfigurasi Retrieve yang benar dikirim (vectorSearchConfiguration atau managedSearchConfiguration)
• Pemfilteran sumber data menggunakan kunci metadata yang sesuai dengan jenis basis pengetahuan
• Alat ListKnowledgeBases melaporkan type setiap basis pengetahuan

Urutkan ulang hasil

• Tingkatkan relevansi hasil pengambilan
• Gunakan kemampuan peringkat ulang Amazon Bedrock
• Urutkan hasil berdasarkan relevansi dengan kueri Anda

Prasyarat

Persyaratan Instalasi

1. Instal uv dari Astral atau README GitHub
2. Instal Python menggunakan uv python install 3.10

Persyaratan AWS

1. Konfigurasi AWS CLI: Anda harus memiliki AWS CLI yang dikonfigurasi dengan kredensial dan AWS_PROFILE yang memiliki akses ke Amazon Bedrock dan Basis Pengetahuan
2. Basis Pengetahuan Amazon Bedrock: Anda harus memiliki setidaknya satu Basis Pengetahuan Amazon Bedrock dengan kunci tag mcp-multirag-kb dengan nilai true
3. Izin IAM: Peran/pengguna IAM Anda harus memiliki izin yang sesuai untuk:
   • Mendaftar dan mendeskripsikan basis pengetahuan
   • Mengakses sumber data
   • Mengkueri basis pengetahuan

Persyaratan Peringkat Ulang

Jika Anda ingin menggunakan fungsi peringkat ulang, Basis Pengetahuan Bedrock Anda memerlukan izin tambahan:

1. Peran IAM Anda harus memiliki izin untuk tindakan bedrock:Rerank dan bedrock:InvokeModel
2. Peran layanan Basis Pengetahuan Amazon Bedrock juga harus memiliki izin ini
3. Ketersediaan peringkat ulang berbeda per model: amazon.rerank-v1:0 tidak ditawarkan di us-east-1, sementara cohere.rerank-v3-5:0 ditawarkan. Server memvalidasi pasangan (region, model) dan gagal dengan cepat dengan pesan yang jelas. Silakan merujuk ke dokumentasi resmi untuk daftar region yang didukung terkini.
4. Aktifkan akses model untuk model peringkat ulang yang tersedia di region yang ditentukan.

Persyaratan Pengambilan Agen

Alat AgenticQueryKnowledgeBases memanggil AgenticRetrieveStream, yang didukung untuk hanya basis pengetahuan terkelola (type: MANAGED). Alat ini merencanakan strategi pengambilan dan, kecuali Anda memberikan generate_response=false, memanggil model fondasi untuk menulis jawaban yang dikutip.

1. Peran IAM Anda memerlukan bedrock:AgenticRetrieveStream pada basis pengetahuan, selain izin yang tercantum di atas
2. Karena memanggil model fondasi, biayanya jauh lebih besar per panggilan daripada QueryKnowledgeBases. Berikan generate_response=false untuk pengambilan tanpa sintesis
3. RetrieveAndGenerate tidak didukung untuk basis pengetahuan terkelola, jadi pengambilan agen dengan generate_response=true adalah cara untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan dari satu basis

Mengontrol Peringkat Ulang

Peringkat ulang dapat diaktifkan atau dinonaktifkan secara global menggunakan variabel lingkungan BEDROCK_KB_RERANKING_ENABLED:

• Setel ke false (default): Menonaktifkan peringkat ulang untuk semua kueri kecuali diaktifkan secara eksplisit
• Setel ke true: Mengaktifkan peringkat ulang untuk semua kueri kecuali dinonaktifkan secara eksplisit

Variabel lingkungan menerima berbagai format:

• Untuk mengaktifkan: 'true', '1', 'yes', atau 'on' (tidak peka huruf besar/kecil)
• Untuk menonaktifkan: nilai lain apa pun atau tidak diatur (perilaku default)

Pengaturan ini menyediakan default global, sementara panggilan API individual masih dapat menimpanya dengan mengatur parameter reranking secara eksplisit.

Untuk instruksi terperinci tentang menyiapkan basis pengetahuan, lihat:

• Buat basis pengetahuan
• Mengelola izin untuk basis pengetahuan Amazon Bedrock
• Izin untuk peringkat ulang di Amazon Bedrock

Instalasi

Kiro	Cursor	VS Code

Konfigurasikan server MCP di konfigurasi klien MCP Anda (misalnya, untuk Kiro, edit ~/.kiro/settings/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your-profile-name",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "KB_INCLUSION_TAG_KEY": "optional-tag-key-to-filter-kbs",
        "BEDROCK_KB_RERANKING_ENABLED": "false"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Instalasi Windows

Untuk pengguna Windows, format konfigurasi server MCP sedikit berbeda:

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server@latest",
        "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
        "AWS_REGION": "us-east-1"
      }
    }
  }
}

atau docker setelah docker build -t awslabs/bedrock-kb-retrieval-mcp-server . berhasil:

# fictitious `.env` file with AWS temporary credentials
AWS_ACCESS_KEY_ID=ASIAIOSFODNN7EXAMPLE
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
AWS_SESSION_TOKEN=AQoEXAMPLEH4aoAH0gNCAPy...truncated...zrkuWJOgQs8IZZaIv2BXIa2R4Olgk

  {
    "mcpServers": {
      "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "--interactive",
          "--env",
          "FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR",
          "--env",
          "KB_INCLUSION_TAG_KEY=optional-tag-key-to-filter-kbs",
          "--env",
          "BEDROCK_KB_RERANKING_ENABLED=false",
          "--env",
          "AWS_REGION=us-east-1",
          "--env-file",
          "/full/path/to/file/above/.env",
          "awslabs/bedrock-kb-retrieval-mcp-server:latest"
        ],
        "env": {},
        "disabled": false,
        "autoApprove": []
      }
    }
  }

CATATAN: Kredensial Anda perlu disegarkan dari host Anda

Keterbatasan

• Hasil dengan tipe konten IMAGE tidak disertakan dalam respons kueri KB.
• Parameter reranking memerlukan izin tambahan, akses model Amazon Bedrock, dan hanya tersedia di region tertentu.