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Résolution des problèmes et questions et réponses
Résolution des problèmes
Le message d'erreur de l'agent de dépannage Spark est disponible de différentes manières pour les différents clients MCP. Dans cette page, nous listons quelques conseils généraux concernant les problèmes courants que vous pouvez rencontrer lors de l'utilisation de l'agent de dépannage Apache Spark pour Amazon EMR.
Rubriques
Erreur : échec du chargement du serveur MCP
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Vérifiez que vos configurations MCP sont correctement configurées.
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Validez la syntaxe JSON :
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Assurez-vous que votre JSON est valide et qu'il n'y a aucune erreur de syntaxe
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Vérifiez les virgules, les guillemets ou les crochets manquants
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Vérifiez vos AWS informations d'identification locales et vérifiez que la politique du rôle MCP IAM est correctement configurée.
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Exécutez /mcp pour vérifier la disponibilité du serveur MCP pour le cas
Kiro-CLI
Observation : chargement lent des outils
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Le chargement des outils peut prendre quelques secondes lors de la première tentative de lancement du serveur.
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Si aucun outil n'apparaît, essayez de redémarrer le chat.
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Exécutez
/toolsla commande pour vérifier la disponibilité de l'outil. -
Exécuter
/mcpsi le serveur est lancé sans erreur.
Erreur : échec de l'invocation de l'outil avec erreur de régulation
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Si vous atteignez votre limite de service, attendez quelques secondes pour lancer un appel d'outil si vous voyez une exception de limitation.
Erreur : l'outil répond avec une erreur utilisateur
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AccessDeniedException - vérifiez le message d'erreur et corrigez le problème d'autorisation.
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InvalidInputException - vérifiez le message d'erreur et corrigez les paramètres d'entrée de l'outil.
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ResourceNotFoundException - vérifiez le message d'erreur et corrigez le paramètre d'entrée pour la référence aux ressources.
Erreur : l'outil répond avec une erreur interne
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Si cela s'affiche,
The service is handling high-volume requestsveuillez réessayer d'invoquer l'outil dans quelques secondes. -
Si vous voyez,
INTERNAL SERVICE EXCEPTIONveuillez documenter l'identifiant d'analyse, le nom de l'outil, tout message d'erreur disponible dans le journal MCP ou la réponse de l'outil, ainsi que l'historique des conversations désinfecté en option, puis contactez le AWS support.
QUESTIONS-RÉPONSES
1. Dois-je activer le paramètre « confiance » pour les outils par défaut ?
N'activez pas le paramètre « trust » par défaut pour tous les appels d'outils au départ et utilisez un environnement de construction versionné par git lorsque vous acceptez les recommandations de code. Passez en revue l'exécution de chaque outil pour comprendre les modifications apportées.
2. Quels sont les exemples d'instructions courants pour tirer parti des outils de résolution des problèmes ?
Reportez-vous à Exemples rapides des exemples rapides sur l'utilisation des outils de résolution des problèmes.
3. Quelles données sont transmises au LLM et comment sont-elles traitées ?
Les données et les fichiers des clients restent dans la AWS région que vous avez choisie et ne sont pas transmis d'une région à l'autre. Lorsque l'agent opère dans une région qui utilise l'inférence interrégionale globale d'Amazon Bedrock, le service peut acheminer les demandes vers la région la plus proche disposant de la capacité disponible en fonction de la demande. Dans de tels cas, seules les métadonnées extraites des journaux des clients et les résultats d'inférence traités sont transmis, et non les données ou fichiers clients sous-jacents. Toutes les données sont masquées par PII avant d'être envoyées au LLM pour traitement, que l'inférence ait lieu dans la même région ou soit acheminée vers une autre région. Pour plus de détails sur le fonctionnement de l'inférence interrégionale et sur les régions concernées, voir. Traitement interrégional pour l'agent de résolution des problèmes Apache Spark
