아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 배포 시 필요한 세부적인 접근 제어와 관찰 가능성을 제공하여 보안과 중앙 집중식 자격 증명 관리를 지원합니다.

이 글에서는 에이전틱 결제 시스템 설계 시 발생할 수 있는 주요 위험 요소와 이를 아마존 베드록 에이전트코어 결제 기능으로 해결하는 방법을 다룹니다.

이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어 런타임을 활용하여 AWS API MCP 서버와 아마존 퀵을 연결하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 자연어를 AWS CLI 명령어로 변환하는 대화형 AI 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어를 활용한 다중 임대 에이전트 애플리케이션 설계 시 고려해야 할 사항과 SaaS 아키텍처의 도전 과제를 해결하기 위한 프레임워크를 탐구합니다.

OPLOG이 Strands Agents SDK를 활용해 세 가지 AI 에이전트를 개발하고, 이를 아마존 베드록 에이전트코어에 배포한 과정을 소개합니다. 또한, 아마존 베드록과 앤트로픽의 클로드 소네트, 지식 기반 통합에 대해서도 다룹니다.

이번 포스트에서는 재무 시장 정보 에이전트를 위한 네 가지 Lambda 기반 맞춤형 코드 평가기를 구현하고, 이를 AgentCore에 등록하여 온디맨드 및 온라인 모드에서 실행하는 방법을 소개합니다.

이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어 런타임에서 서버리스 MCP 프록시를 배포하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 조직의 보안 정책에 맞춘 거버넌스와 제어, 관찰 가능성을 구현할 수 있습니다.

이 글에서는 사용자 입력을 요청하고 동적 콘텐츠 생성을 위해 LLM 샘플링을 호출하는 상태 유지 MCP 서버를 구축하는 방법을 배웁니다. 각 기능에 대한 코드 예제와 함께 작동하는 상태 유지 MCP 서버를 아마존 베드록 에이전트코어 런타임에 배포하는 방법도 설명합니다.

이 글에서는 Pipecat 음성 에이전트를 아마존 베드록 에이전트코어 런타임에 배포하는 방법을 다룹니다. 다양한 네트워크 전송 방식을 활용한 배포 가이드와 코드 샘플을 제공합니다.