用 Amazon Bedrock AgentCore 构建可交互的 MCP 应用

当前，越来越多的用户选择通过 AI 宿主而非传统应用界面来访问数字服务。这一趋势要求企业在不与单一平台深度耦合的前提下，向 ChatGPT、Claude 等宿主提供富界面体验。MCP Apps 正是为此而生——它在模型上下文协议之上增加了交互式 HTML 组件扩展，使 AI 宿主能够在对话流中直接渲染可视化控件，而非仅返回纯文本。

Amazon Bedrock AgentCore 为 MCP Apps 提供了完整的托管基础设施。其中，AgentCore Runtime 负责以无服务器、会话隔离的方式运行 MCP 服务器，原生支持 MCP 协议；AgentCore Gateway 则将服务器能力封装为单一安全端点，供兼容 MCP Apps 的宿主调用。AWS WAF 在请求到达 Gateway 之前进行 IP 白名单校验和托管规则过滤，确保安全边界。

以示例应用「独角兽租赁」为例，整个交互流程分为工具调用与组件渲染两个阶段。用户发出自然语言请求后，AI 宿主将其转译为 MCP tools/call 消息发送至 AgentCore Gateway，后者调用 AgentCore Runtime 上的 MCP 应用，MCP 应用再将业务操作委托给 AWS Lambda 函数，Lambda 对 Amazon DynamoDB 执行读写并返回结果。若工具响应关联了资源 URI，宿主随即发起 resources/read 请求获取自包含的 HTML 组件，并在沙箱 iframe 中渲染。

并非所有操作都需要富界面。查看订单和归还独角兽等工具不关联组件资源，直接以文本形式返回结果，跳过组件渲染阶段。这种设计使开发者可以根据实际需求灵活选择响应形式，避免为简单操作引入不必要的渲染开销。独角兽图片资源则通过 Amazon CloudFront 分发，以 Amazon S3 为源站，保证加载性能。

MCP 服务器本身是一个基于 TypeScript 构建的应用，使用官方 @modelcontextprotocol/sdk 及 @modelcontextprotocol/ext-apps 扩展。服务器定义了 list_unicorns、book_unicorn、view_bookings、return_unicorn 等工具，以及 unicorn-list、booking-confirmation 等资源，分别对应各操作的 HTML 组件模板。由于 MCP Apps 是宿主无关的开放标准，同一套服务器代码无需任何修改即可在 ChatGPT、Claude 及其他支持该扩展的宿主上运行，实现真正的一次部署、多端一致。

这一架构的核心价值在于关注点分离：AgentCore 承担了会话管理、安全隔离、协议适配等基础设施职责，开发者只需专注于业务逻辑的实现和 HTML 组件的设计。对于希望在 AI 原生时代向多个宿主平台提供统一服务的企业而言，MCP Apps 加 AgentCore 的组合提供了一条标准化、可扩展的路径，避免了为每个 AI 平台单独开发适配层的重复投入。

要点

• MCP Apps 在 MCP 协议基础上扩展了交互式 HTML 组件能力，使 AI 宿主可在对话中直接渲染可视化界面，而非仅返回纯文本。
• Amazon Bedrock AgentCore 提供无服务器、会话隔离的 MCP 运行时与统一安全网关，开发者无需自行管理底层基础设施。
• MCP Apps 是宿主无关的开放标准，同一套 MCP 服务器可在 ChatGPT、Claude 等所有支持该扩展的平台上提供一致体验。
• 工具调用与组件渲染分为两个独立阶段，不需要富界面的操作可直接返回文本，避免不必要的渲染开销。
• 整体架构由 MCP 服务器、AWS Lambda 业务逻辑、DynamoDB 持久化、CloudFront 静态资源分发共同构成，各组件职责清晰。