AWS Bedrock 自定义模型导入 MCP Server

管理Bedrock中的自定义模型。

什么是MCP Server？

MCP信息

镜像构建信息

可用工具（6个）

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工具详情

工具：create_model_import_job

创建模型导入作业，将模型导入Amazon Bedrock。

该工具在Amazon Bedrock中创建模型导入作业以导入自定义模型。作业名称和模型名称是必填参数。模型数据源的S3 URI为可选参数，若未提供，将从模型名称自动推断。

使用说明

1. 根据要导入的模型创建描述性的作业名称和模型名称
   • 工具会自动添加时间戳后缀，以区分多次导入的名称
   • 示例：对于LLAMA-2模型，作业名称使用"llama-2-import-job"，模型名称使用"llama-2"
2. S3 URI不是必需的 - 会从模型名称自动推断
3. 对于高级配置，可选择指定：
   • 权限的角色ARN
   • 安全导入的VPC配置
   • 加密的KMS密钥
   • 资源组织的标签

最佳实践

• 为jobName和importedModelName使用清晰、描述性的名称
• 根据模型的架构和用途命名（例如："llama-2-7b-chat"）
• 导入同一模型的多个版本时，使用带版本指示符的一致命名

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工具：delete_imported_model

从Amazon Bedrock中删除已导入的模型。

该工具永久删除之前导入到Amazon Bedrock的自定义模型。此操作不可撤销，将从您的AWS账户中永久移除该模型。

使用说明

1. 提供模型名称或ARN作为model_identifier参数
2. 可使用list_imported_models工具获取可用模型列表
3. 删除前验证要删除的模型是否正确

重要注意事项

• 此操作不可逆 - 模型将被永久删除
• 删除后，任何使用该模型的应用程序都将失败
• 删除重要模型数据前考虑备份
• 大型模型的删除可能需要一些时间完成

使用场景

• 不再需要特定模型时
• 通过移除未使用的模型来管理成本

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工具：get_imported_model

从Amazon Bedrock获取已导入模型的详情。

该工具检索之前导入到Amazon Bedrock的自定义模型的详细信息。如果未找到确切的模型名称，将尝试使用近似匹配查找接近的匹配项。

使用说明

1. 提供模型名称或ARN作为model_identifier参数
2. 如果未找到确切名称，工具将尝试查找接近的匹配项

返回信息

• 模型ARN和创建时间
• 模型架构详情
• 模型是否支持聊天或指令
• 用于模型计费的自定义模型单元（如适用）
• KMS密钥信息（如已加密）
• 导入作业详情和数据源

信息用途

• 在应用程序中使用前验证模型详情
• 检查模型是否支持指令，以确定是否可用于使用Bedrock Converse API的聊天应用程序
• 查看模型详情以追踪模型来源
• 配置推理端点时使用模型ARN

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工具：get_model_import_job

从Amazon Bedrock获取模型导入作业的详情。

该工具检索Amazon Bedrock中模型导入作业的详细信息。如果未找到确切的作业名称，将尝试查找接近的匹配项。

使用说明

1. 提供作业名称或ARN作为job_identifier参数
2. 如果未找到确切名称，工具将尝试查找接近的匹配项

返回信息

• 作业状态（进行中、已完成或失败）
• 创建、修改和完成时间戳
• 作业ARN和失败消息（如适用）
• 模型详情，包括名称和ARN
• 配置详情，包括角色ARN、数据源、VPC配置和KMS密钥

使用场景

• 检查正在进行的模型导入状态
• 通过检查错误消息排查失败的导入
• 验证已完成导入的配置
• 作业完成后获取导入模型的ARN

状态指示符

• 🔄 进行中：导入作业当前正在运行
• ✅ 已完成：导入作业已成功完成
• ❌ 失败：导入作业遇到错误

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工具：list_imported_models

列出Amazon Bedrock中的已导入模型。

该工具检索已导入到Amazon Bedrock的模型列表。可使用可选的请求参数对结果进行筛选和排序。

使用说明

1. 不带参数调用此工具以列出所有已导入模型
2. 可选择在请求中提供筛选参数：
   • creationTimeAfter：筛选在此时间之后创建的模型
   • creationTimeBefore：筛选在此时间之前创建的模型
   • nameContains：按名称子串筛选模型
   • sortBy：按字段排序结果（例如：CreationTime）
   • sortOrder：排序顺序（升序、降序）

返回信息

• 模型名称和ARN
• 创建时间
• 模型架构
• 模型是否支持指令调优（✅ 或 ❌）

信息用途

• 记录模型名称，用于get_imported_model等其他工具
• 检查指令支持情况，确定模型是否可用于聊天应用程序
• 查看模型架构以了解模型功能

使用场景

• 使用get_imported_model前查找确切的模型名称
• 需要查看账户中所有可用模型时
• 通过nameContains筛选检查特定模型是否存在
• 按创建时间排序查找最近导入的模型

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工具：list_model_import_jobs

列出Amazon Bedrock中的模型导入作业。

该工具检索Amazon Bedrock中的模型导入作业列表。可使用可选的请求参数对结果进行筛选和排序。

使用说明

1. 不带参数调用此工具以列出所有模型导入作业
2. 可选择在请求中提供筛选参数：
   • creationTimeAfter：筛选在此时间之后创建的作业
   • creationTimeBefore：筛选在此时间之前创建的作业
   • statusEquals：按状态筛选作业（InProgress、Completed、Failed）
   • nameContains：按名称子串筛选作业
   • sortBy：按字段排序结果（例如：CreationTime）
   • sortOrder：排序顺序（升序、降序）

返回信息

• 作业名称和ARN
• 带视觉指示符的状态（🔄 进行中、✅ 已完成、❌ 失败）
• 创建和最后修改时间
• 关联的模型名称和ARN

信息用途

• 通过状态指示符监控正在进行的导入
• 查找最近创建或修改的作业
• 识别已完成的作业以访问其导入的模型
• 排查失败的导入

使用场景

• 检查最近模型导入的状态
• 使用get_model_import_job前查找确切的作业名称
• 监控多个正在进行的导入
• 验证特定导入作业是否存在
• 查找与特定模型关联的作业

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使用此MCP Server

json
{
  "mcpServers": {
    "aws-bedrock-custom-model-import": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp/aws-bedrock-custom-model-import-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

为什么使用Docker运行MCP Server更安全？