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Strands MCP Agent — AI skill for Claude Code

AI community

好きなMCPサーバーを繋げられる、Strands Agents製のAIエージェントWebアプリ.

How to install Strands MCP Agent

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open minorun365/strands-mcp-agent and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Strands MCP Agent does

好きなMCPサーバーを繋げられる、Strands Agents製のAIエージェントWebアプリ.

Alternatives in AI

Claude Cookbook — Official notebooks and recipes for common patterns (RAG, tool use, Skills, MCP) 35.3k ★
AIHawk — Open-source AI browser agent: describe any task in plain language and it autonomously browses, clicks, types a 30.3k ★
AI Guide — 程序员鱼皮的 AI 资源大全 + Vibe Coding 零基础教程，分享 OpenClaw 保姆级教程、大模型玩法（DeepSeek / GPT / Gemini / Claude）、最新 AI 资讯、Prompt 提 11.8k ★

README

Strands MCP エージェント

あなたの好きなMCPサーバーを設定できる！ AWS発のOSS「[Strands Agents SDK](http://strandsagents.com)」で作ったAIエージェントWebアプリです。

このアプリの作り方： https://qiita.com/minorun365/items/428ca505a8dd40136b5d

概要

このアプリケーションは、AWS BedrockのClaudeモデルを使用して、様々なMCPサーバーとWebインターフェース経由で対話できるようにします。stdioプロトコルをサポートする任意のMCPサーバーに接続し、専門的なツールやデータソースにアクセスできます。

機能

🤖 Strandsエージェント統合: AIエージェント構築のためのStrandsフレームワークを活用
🔌 MCPサーバーサポート: stdioプロトコル経由で任意のMCPサーバーに接続
🌐 Streamlit Webインターフェース: エージェントと対話するための使いやすいWebインターフェース
⚡ リアルタイムストリーミング: ツール実行の可視化とともにエージェントの応答をライブストリーミング
🛠️ AWS Bedrock統合: AWS BedrockのClaudeモデルを活用してインテリジェントな応答を生成
📊 Langfuseトレース: Langfuseによる詳細なトレースと観測機能

前提条件

Python 3.10以上
Bedrockアクセス権限を持つAWSアカウント
設定済みのAWS認証情報
使用したいMCPサーバーへのアクセス

インストール

リポジトリをクローン:

git clone https://github.com/yourusername/strands-mcp-agent.git
cd strands-mcp-agent

依存関係をインストール:

pip install -r requirements.txt

設定

AWS認証情報

ローカル開発の場合、以下のいずれかの方法でAWS認証情報を設定します:

AWS CLI設定:

aws configure

環境変数:

export AWS_ACCESS_KEY_ID="your-access-key-id"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret-access-key"
export AWS_DEFAULT_REGION="us-west-2"

Streamlit Community Cloudへのデプロイ

Streamlit Community Cloudにデプロイする場合:

Streamlit Community Cloudでアプリの設定に移動
「Secrets」セクションに移動
以下のシークレットを追加:

[aws]
AWS_ACCESS_KEY_ID = "your-access-key-id"
AWS_SECRET_ACCESS_KEY = "your-secret-access-key"
AWS_DEFAULT_REGION = "us-west-2"

[langfuse]
LANGFUSE_PUBLIC_KEY = "your-langfuse-public-key"
LANGFUSE_SECRET_KEY = "your-langfuse-secret-key"
LANGFUSE_HOST = "https://us.cloud.langfuse.com"

使い方

ローカル開発

アプリケーションをローカルで実行:

streamlit run main.py

アプリケーションの使用

モデルID: BedrockモデルIDを入力（デフォルト: us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0）
パッケージマネージャー: uvxまたはnpxを選択
MCPサーバー: 選択したパッケージマネージャー用のMCPサーバーパッケージ名を指定（例: awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest）
質問: クエリを入力
「質問する