AWS Bedrock KB Retrieval

Amazon Bedrock Knowledge Base Retrieval MCP Sunucusu

Amazon Bedrock Knowledge Base'lere erişim için MCP sunucusu

Özellikler

Bilgi tabanlarını ve veri kaynaklarını keşfedin

• Mevcut tüm bilgi tabanlarını bulun ve keşfedin
• Bilgi tabanlarını ada veya etikete göre arayın
• Her bilgi tabanıyla ilişkili veri kaynaklarını listeleyin

Bilgi tabanlarını doğal dille sorgulayın

• Konuşma tabanlı sorgular kullanarak bilgi alın
• Bilgi tabanlarınızdan ilgili pasajları edinin
• Tüm sonuçlar için alıntı bilgilerine erişin

Sonuçları veri kaynağına göre filtreleyin

• Sorgularınızı belirli veri kaynaklarına odaklayın
• Belirli veri kaynaklarını dahil edin veya hariç tutun
• Belirli veri kaynaklarından gelen sonuçlara öncelik verin

Yönetilen bilgi tabanlarında aracı tabanlı alma

• Çok adımlı bir alma stratejisi planlayın ve alıntılı bir yanıt sentezleyin
• Tek çağrıda birden fazla bilgi tabanında arama yapın
• Aracının planlama ve alma adımlarının isteğe bağlı yoğunlaştırılmış izi
• Yalnızca yönetilen bilgi tabanları; araç, diğer türleri açık bir mesajla reddeder

ACL korumalı içeriğe erişin

• ACL duyarlı veri kaynaklarından (SharePoint, OneDrive, belge başına ACL içeren Confluence) içerik almak için user_id değerini iletin
• Bu olmadan, bu içeriğe erişilemez ve aracı tabanlı almanın tam belge genişletme adımı "ACL duyarlı veri kaynakları için UserContext gereklidir" hatasıyla başarısız olur
• Sonuçlar, o kullanıcının görmeye yetkili olduğu içerikle sınırlandırılır

Hem yönetilen hem de vektör bilgi tabanlarını destekleyin

• Vektör bilgi tabanları (type: VECTOR) ve yönetilen bilgi tabanları (type: MANAGED) ile çalışır
• Bilgi tabanı türü otomatik olarak algılanır ve doğru Retrieve yapılandırması gönderilir (vectorSearchConfiguration veya managedSearchConfiguration)
• Veri kaynağı filtreleme, bilgi tabanı türüne uygun meta veri anahtarını kullanır
• ListKnowledgeBases aracı, her bilgi tabanının type değerini raporlar

Sonuçları yeniden sıralayın

• Alma sonuçlarının alaka düzeyini iyileştirin
• Amazon Bedrock yeniden sıralama yeteneklerini kullanın
• Sonuçları sorgunuza göre alaka düzeyine göre sıralayın

Ön Koşullar

Kurulum Gereksinimleri

1. Astral veya GitHub README adresinden uv yükleyin
2. uv python install 3.10 kullanarak Python yükleyin

AWS Gereksinimleri

1. AWS CLI Yapılandırması: Amazon Bedrock ve Knowledge Base'lere erişimi olan kimlik bilgileri ve AWS_PROFILE ile AWS CLI'nin yapılandırılmış olması gerekir
2. Amazon Bedrock Knowledge Base: true değerinde mcp-multirag-kb etiket anahtarına sahip en az bir Amazon Bedrock Knowledge Base'iniz olmalıdır
3. IAM İzinleri: IAM rolünüz/kullanıcınız aşağıdakiler için uygun izinlere sahip olmalıdır:
   • Bilgi tabanlarını listeleme ve tanımlama
   • Veri kaynaklarına erişme
   • Bilgi tabanlarını sorgulama

Yeniden Sıralama Gereksinimleri

Yeniden sıralama işlevini kullanmayı planlıyorsanız, Bedrock Knowledge Base'inizin ek izinlere ihtiyacı vardır:

1. IAM rolünüz hem bedrock:Rerank hem de bedrock:InvokeModel eylemleri için izinlere sahip olmalıdır
2. Amazon Bedrock Knowledge Bases hizmet rolü de bu izinlere sahip olmalıdır
3. Yeniden sıralama kullanılabilirliği modele göre farklılık gösterir: amazon.rerank-v1:0 us-east-1 bölgesinde sunulmazken, cohere.rerank-v3-5:0 sunulur. Sunucu (bölge, model) çiftini doğrular ve net bir mesajla hızlıca başarısız olur. Desteklenen bölgelerin güncel listesi için resmi dokümantasyona bakın.
4. Belirtilen bölgede mevcut yeniden sıralama modelleri için model erişimini etkinleştirin.

Aracı Tabanlı Alma Gereksinimleri

AgenticQueryKnowledgeBases aracı, yalnızca yönetilen bilgi tabanları için desteklenen AgenticRetrieveStream çağrısını yapar (type: MANAGED). Bir alma stratejisi planlar ve generate_response=false iletmediğiniz sürece alıntılı bir yanıt yazmak için bir temel model çağırır.

1. IAM rolünüzün, yukarıda listelenen izinlere ek olarak bilgi tabanında bedrock:AgenticRetrieveStream iznine ihtiyacı vardır
2. Bir temel model çağırdığı için, çağrı başına QueryKnowledgeBases aracından önemli ölçüde daha maliyetlidir. Sentez olmadan alma için generate_response=false iletin
3. RetrieveAndGenerate yönetilen bilgi tabanları için desteklenmez, bu nedenle generate_response=true ile aracı tabanlı alma, birinden oluşturulmuş yanıt almanın yoludur

Yeniden Sıralamayı Kontrol Etme

Yeniden sıralama, BEDROCK_KB_RERANKING_ENABLED ortam değişkeni kullanılarak genel olarak etkinleştirilebilir veya devre dışı bırakılabilir:

• false olarak ayarlayın (varsayılan): Açıkça etkinleştirilmedikçe tüm sorgular için yeniden sıralamayı devre dışı bırakır
• true olarak ayarlayın: Açıkça devre dışı bırakılmadıkça tüm sorgular için yeniden sıralamayı etkinleştirir

Ortam değişkeni çeşitli biçimleri kabul eder:

• Etkinleştirme için: 'true', '1', 'yes' veya 'on' (büyük/küçük harf duyarsız)
• Devre dışı bırakma için: diğer herhangi bir değer veya ayarlanmamış (varsayılan davranış)

Bu ayar genel bir varsayılan sağlar, ancak bireysel API çağrıları reranking parametresini açıkça ayarlayarak bunu yine de geçersiz kılabilir.

Bilgi tabanlarının kurulumuyla ilgili ayrıntılı talimatlar için bkz.:

• Bilgi tabanı oluşturma
• Amazon Bedrock bilgi tabanları için izinleri yönetme
• Amazon Bedrock'ta yeniden sıralama için izinler

Kurulum

Kiro	Cursor	VS Code

MCP sunucusunu MCP istemci yapılandırmanızda yapılandırın (örneğin, Kiro için ~/.kiro/settings/mcp.json dosyasını düzenleyin):

{
  "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": []
    }
  }
}

Windows Kurulumu

Windows kullanıcıları için MCP sunucu yapılandırma biçimi biraz farklıdır:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

veya başarılı bir docker build -t awslabs/bedrock-kb-retrieval-mcp-server . sonrasında docker:

# 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": []
      }
    }
  }

NOT: Kimlik bilgilerinizin ana bilgisayarınızdan düzenli olarak yenilenmesi gerekecektir

Sınırlamalar

• IMAGE içerik türüne sahip sonuçlar KB sorgu yanıtına dahil edilmez.
• reranking parametresi ek izinler, Amazon Bedrock model erişimi gerektirir ve yalnızca belirli bölgelerde kullanılabilir.