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# コンテナベースの AI エージェント製品の出品
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## コンテナベースの AI エージェントとツールの管理
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Amazon Bedrock AgentCore Runtime で実行されているコンテナベースの AI エージェントとツールは、統合 **AI エージェントとツール**の製品ページまたは AWS Marketplace マネジメントコンソールの**サーバー**製品ページで管理できます。Amazon Bedrock AgentCore ランタイムをサポートするバージョンを持つ製品のみが **AI エージェントとツール**の製品ページに表示されます。

## 出品ウィザードを起動する
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1. [AWS 販売者アカウントで AWS Partner Central](https://aws.amazon.com/marketplace/management/homepage/) にサインインします。

1. **ビルド**を選択し、ナビゲーションバーで **AI エージェントとツール**を選択します。

1. **[AI エージェントとツール製品を作成]** メニューを選択し、**[コンテナベースの AI エージェントとツール]** を選択します。

1. **[製品 ID と製品コードの生成]** を選択します。

1. (オプション) タグベースの承認をサポートするタグを追加できます。

1. **[Continue]** (続行) をクリックします。

## ステップ 1: 製品情報の提供
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1. **[製品情報]** で、次のように入力します。
   + **製品のタイトル**
   + **製品ロゴ S3 の URL**
   + **短い説明**
   + **[詳しい説明]**
   + **ハイライト (1～3)**

1. [リソースを追加] を選択して、サポートの詳細を入力し、オプションの学習リソースを追加します。

1. **[製品カテゴリ]** メニューで、1～3 つのカテゴリを選択します。**[AI エージェントとツール]** のビジネスカテゴリから少なくとも 1 つのカテゴリを選択することをお勧めします。

1. キーワードを入力して、検索の検出可能性を向上させます。

1. (オプション) ガイドラインに従って動画アセットと画像アセットを追加します。

1. [**次へ**] を選択します。

## ステップ 2: AI エージェントコンテナの料金を設定する
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1. 料金モデルを選択します。
**AgentCore の料金制限**  
コンテナイメージが AgentCore を使用している場合、**[時間単位]** および **[長期契約料金モデルでの使用量]** はサポートされていません。契約価格の詳細については、「[を使用したコンテナ製品の契約料金 AWS License Manager](container-license-manager-integration.md)」を参照してください。使用量ベースの料金のカスタム計測の詳細については、「[AWS Marketplace Metering Service を使用したコンテナ製品のカスタム計測の設定](container-metering-meterusage.md)」を参照してください。

1. **[次へ]** を選択してください。

1. **[定価]**。

1. **[次へ]** を選択してください。

## ステップ 3: 返金ポリシーを指定する
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1. 返金ポリシーを入力します。

1. **[次へ]** を選択してください。

**注記**  
無料製品料金モデルを選択した場合、返金ポリシーを入力する必要はありません。

## ステップ 4: EULA を設定する
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1. **[ AWS Marketplaceの標準契約]**または **[カスタム EULA]** を選択します。
**注記**  
カスタム EULA を選択した場合は、エンドユーザーライセンス契約の URL を入力します。

1. **[次へ]** を選択してください。

## ステップ 5: リポジトリを追加する
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1. コンテナ製品の初期リポジトリを追加します。
**注記**  
リポジトリ名は、販売者アカウントのすべての製品で一意である必要があります。製品ごとに最大 50 個のリポジトリを作成できます。

1. **[次へ]** を選択してください。

## ステップ 6: オファーの可用性/許可リストを設定する
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1. **[利用できるオファーを設定する]** で、地理的可用性設定を選択します。

1. **[次へ]** を選択してください。

1. **[許可リストの設定]** で、制限された状態でリストにアクセスする必要がある AWS アカウントを一覧表示します。

1. **[送信]** を選択して、制限された可視性テストの新しい変更リクエストを作成します。

   リクエストのステータスが*成功*状態になるまで 10～15 分待ちます。

## ステップ 7: コンテナイメージとアーティファクトをリポジトリにアップロードする
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**注記**  
AgentCore をコンテナイメージと統合する方法については、「[の Amazon Bedrock AgentCore ランタイム AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)」を参照してください。

1. ECR リポジトリの URL を見つけます。
   + AWS Partner Central のサーバー製品ページを開きます。
   + 詳細を表示するには、コンテナ製品を選択します。
   + [リポジトリ] タブを選択して、リポジトリの URL をコピーします。

1. **[プッシュコマンドを表示]** を選択すると、Docker コンテナイメージと Helm チャートをそのリポジトリにプッシュするために使用できるコマンドを含むインストラクションのリストが開きます。コンテナイメージやその他のアーティファクトをリポジトリにプッシュする方法に関する一般的な情報については、「Amazon Elastic Container Registry ユーザーガイド」の「[イメージのプッシュ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html)」を参照してください。
**注記**  
docker pull または docker push を呼び出すときに、次の Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) API オペレーションを使用できます。  
DescribeImages - これを使用して、リポジトリ内のイメージに関するメタデータを確認します。
GetAuthorizationToken - アーティファクトをリポジトリにアップロードする前に認証を行い、docker pull または docker push コマンドを使用してください。
ListImages - プッシュしたイメージのリストを表示する場合に使用します。

1. リストされているコマンドを使用して、必要なアーティファクトをローカルリポジトリから製品の AWS Marketplace リポジトリにプッシュします。
**注記**  
push コマンドで指定したタグは、リポジトリにアップロードするアーティファクトのバージョンを区別するために使用されます。アーティファクトが含まれるバージョンに適したタグを使用してください。

1. 使用しているバージョンで必要なコンテナイメージまたはアーティファクトごとに同じ手順を繰り返します。
**注記**  
バージョンには、各配信オプションに最大 50 個のコンテナイメージまたはアーティファクトを含めることができます。配信オプションの詳細については、以下の手順を参照してください。

1. アーティファクトをアップロードしたら、製品のバージョンを作成する準備が整います。
**注記**  
コンテナイメージは自動的にスキャンされ、[のコンテナベースの製品要件 AWS Marketplace](container-product-policies.md) を満たしているかどうかが確認されます。詳細については、「[コンテナ製品はセキュリティ上の問題をスキャンします。](container-product-getting-started.md#container-security)」を参照してください。

## ステップ 8: アセットで新しい製品バージョンを追加する
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1. AWS Partner Central で **AI エージェントとツール**の製品ページを開きます。
**注記**  
Amazon Bedrock AgentCore Runtime をサポートするバージョンのコンテナ製品のみが **AI エージェントとツール**の製品ページに表示されます。最初のバージョンを追加する前に、AWS Partner Central の**サーバー**製品ページにのみ製品が表示されます。Amazon Bedrock AgentCore Runtime のバージョンを作成すると、**AI エージェントとツール**の製品ページにコンテナ製品が表示されます。

1. コンテナ製品を選択し、**[変更のリクエスト]** ドロップダウンメニューをクリックして、**[バージョンの更新]** を選択し、**[新しいバージョンを追加]** を選択します。

1. **[配信オプション]** で、次のように入力します。
   + **バージョンタイトル**
   + **リリースノート**

1. **[配信オプションを追加]** を選択します。

1. **[配信方法]** では、**[コンテナイメージ]** を選択し、以下を入力します。
   + **[サポート対象のサービス]**: 購入者がソフトウェアを起動できる環境を選択します。
   + **Bedrock AgentCore** サービスの場合は、**タイプ** フィールドで **AI エージェント、MCP サーバー、または A2A サーバー**を選択します。
   + **コンテナイメージ**: 前に指定した*リポジトリ URL* と*バージョンタグ*。
   + **[配信オプションのタイトル]** と **[デプロイオプションの説明]**: この配信オプションのタイトルと説明を入力します。
   + **[使用説明書]**: 購入者がソフトウェアを起動した後に使用するのに役立つ詳細情報を入力します。
   + **環境変数**: 購入者がエージェントのランタイム動作を設定するために提供する必要がある環境変数を指定します。これらの変数は、起動時に設定、認証情報、またはカスタムフラグをコンテナに渡すために使用できます。変数ごとに、コンテナの想定どおりに名前、説明、オプションのデフォルト値を指定します。認証情報や一意の API キーなどの変数の場合は、デフォルト値を指定しないでください。説明を使用して、変数の詳細と可能な値を指定できます。購入者が製品を起動すると、提供されたすべての変数にデフォルト値があらかじめ入力されます。

1. **AI エージェント**または **A2A Server** ツールタイプを選択した場合は、エージェントが推論 LLMs、自律機能を示していることを確認します。これらの要件は、AWS Marketplace で提供されるエージェントが高品質の基準を確実に満たすのに役立ちます。エージェントが両方の要件を満たしていない場合は、別のツールタイプを選択します。

1. **[バージョンの追加]** を選択します。

   リクエストのステータスが*成功*と表示されるまで、ページを待って更新します。

   新しいバージョンを追加すると、コンテナイメージの脆弱性が自動的にスキャンされます。

## ステップ 9: 製品リストを確認して公開する
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1. AWS Partner Central で **AI エージェントとツール**の製品ページを開きます。

1. リストでコンテナ製品を選択します。

1. **表示を選択します AWS Marketplace**。

1. 製品の詳細ページが正しいかどうかを確認してください。使用方法が、製品を起動するために必要なステップを購入者に十分に案内していることを確認します。

1. 可視性を更新するリクエストをパブリックに送信します。
   + **[サーバー製品]** ページの **[現在のサーバー製品]** タブから、変更するコンテナベースの製品を選択します。**[変更をリクエスト]** ドロップダウンから **[可視性を更新]** を選択します。

## コンテナデプロイの詳細
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コンテナデプロイパッケージは、AI エージェントまたはツールを、お客様が独自の AWS 環境で実行できるコンテナ化されたアプリケーションとしてパッケージ化します。このアプローチには以下の利点があります。
+ データはお客様の環境内にとどまる
+ カスタマイズ可能なデプロイ設定
+ Bedrock AgentCore Runtime とお客様の既存のインフラストラクチャとの統合をサポート

コンテナ化されたエージェントを一覧表示するときは、デプロイ手順、リソース要件、設定オプションを明確にして、お客様の実装を確実に成功させます。

### Bedrock AgentCore Runtime コンテナの技術要件
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**注記**  
詳細については、「[の Amazon Bedrock AgentCore ランタイム AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)」を参照してください。

のコンテナベースの AI エージェント製品を作成するときは AWS Marketplace、次の要件に従ってください。

MCP サーバーの要件  
+ **トランスポート**: ステートレスストリーミング可能な http のみ
+ **セッション管理**: プラットフォームがセッション分離の `Mcp-Session-Id` ヘッダーを自動的に追加します
+ **ホスト**: コンテナは `0.0.0.0` でリッスンする必要があります
+ **ポート**: コンテナは MCP サーバー通信用のポート `8000` を公開する必要があります
+ **パス**: `/mcp` - MCP RPC メッセージを受信するための POST エンドポイント。MCP サーバーの InvokeAgentRuntime はこのパスにリクエストを渡します。
+ **プロトコル**: MCP サーバーは、プロトコルメッセージ「tools/list」と「tools/call」を含む MCP プロトコルをサポートする必要があります (FastMCP などの一般的なフレームワークでサポートされています)。

エージェントの要件  
+ **/ping** エンドポイント: ヘルスチェック用の GET エンドポイント
+ **/invocations** エンドポイント: エージェントインタラクションの POST エンドポイント
+ **Docker コンテナ**: ARM64 コンテナ化されたデプロイパッケージ
+ **ポート**: コンテナは HTTP ベースのエージェント通信用のポート `8080` を公開する必要があります
+ ハードコードされた認証情報がない
+ 共通脆弱性識別子 (CVE) がない

A2A サーバーの要件  
+ **ポート**: A2A サーバーはポート 9000 (HTTP の場合は 8080、MCP の場合は 8000) で実行されます。
+ **ホスト**: コンテナは `0.0.0.0` でリッスンする必要があります
+ **パス**: A2A サーバーは にマウントされます `/` (HTTP `/invocations`の場合は 、MCP `/mcp`の場合は )
+ **エージェントカード**: A2A は、 のエージェントカードを通じて組み込みエージェント検出を提供します。 `/.well-known/agent-card.json`
+ **プロトコル**: agent-to-agent通信に JSON-RPC を使用
+ **認証**: SigV4 認証スキームと OAuth 2.0 認証スキームの両方をサポート

[使用手順]  
指示により製品の起動から設定までしっかりお客様をガイドできるようにします。「[の AMI およびコンテナ製品の使用手順の作成 AWS Marketplace](ami-container-product-usage-instructions.md)」を参照してください。

## テストと検証
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MCP 互換エージェントまたはツールを公開する前に、実装を徹底的にテストしてください。
+ 使用方法に、製品の起動と設定に必要な情報が含まれていることを確認します。
+ 認証フローとエラー処理をテストする
+ さまざまなロード条件でパフォーマンスを検証する
+ 一般的な MCP クライアントとの互換性を確保する
+ クライアント固有の設定要件を文書化する

## ベストプラクティスと推奨事項
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### ドキュメント要件
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でモデルコンテキストプロトコル互換エージェントまたはツールを一覧表示する場合は AWS Marketplace、包括的なドキュメントを含めます。
+ 詳細な機能の説明と例
+ 認証と設定の手順
+ 一般的な統合シナリオのサンプルコード
+ トラブルシューティングガイドとエラーリファレンス
+ パフォーマンスに関する考慮事項とベストプラクティス

### その他のリソース
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AI エージェントまたはツールでのモデルコンテキストプロトコルの実装の詳細については、以下のリソースを参照してください。
+ [Amazon Bedrock AgentCore ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html)
+ [の Amazon Bedrock AgentCore ランタイム AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)
+ [コンテナの技術要件](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/container-product-getting-started.html)