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# Produtos do agente de IA
## O que são produtos de agente de IA?
Agentes de IA são sistemas de software que aproveitam inteligência artificial para justificar, planejar e concluir tarefas em nome de humanos ou sistemas. Diferentemente do software tradicional que segue regras fixas, os agentes de IA operam de maneira independente, adaptando processos multietapa para atingir metas específicas.
Os agentes de IA combinam modelos de base de raciocínio e planejamento com ferramentas de atendente distintas (como barreiras de proteção, bases de conhecimento e lógica de negócios) para processar solicitações, recuperar informações e executar tarefas. Eles podem pesquisar bases de conhecimento, ligar APIs, atualizar sistemas e tomar decisões com base nas necessidades do usuário e no contexto ambiental.
As ferramentas de atendente são componentes especializados que aprimoram os recursos dos agentes de IA, inclusive:
+ Bases de conhecimento para informações de domínios específicos
+ Barreiras de proteção para segurança e conformidade
+ Protocolos de integração como Servidor AWS MCP (MCP)
+ Especializado APIs e microsserviços
+ Componentes de lógica de negócios e fluxos de trabalho
## Tipos de agentes e ferramentas de IA adequados para AWS Marketplace
AWS Marketplace oferece suporte a uma ampla variedade de agentes e ferramentas de IA em diferentes setores e casos de uso. Entre os tipos comuns estão os seguintes, embora essa não seja uma lista abrangente:
**Atendentes de criação de conteúdo**
Atendentes que geram, editam ou otimizam conteúdo, inclusive textos, imagens, vídeos e multimídia. Entre os exemplos estão assistentes de gravação, geradores de conteúdo para redes sociais e atendentes para automação de marketing.
**Atendentes de análise de dados**
Atendentes que processam, analisam e geram insights de dados. Entre os exemplos estão atendentes de business intelligence, ferramentas de análise financeira e sistemas de analytics preditivos.
**Atendentes de atendimento ao cliente**
Atendentes que processam interações de clientes, solicitações de suporte e automação de serviços. Entre os exemplos estão chatbots, sistemas de roteamento de tíquetes e ferramentas para otimização da experiência do cliente.
**Business-process-automation agentes**
Atendentes que automatizam processos e fluxos de trabalho de negócios complexos. Entre os exemplos estão atendentes de processamento de documentos, sistemas de fluxo de trabalho de aprovação e ferramentas para automação de conformidade.
**Atendentes de segurança e conformidade**
Atendentes que monitoram, detectam e respondem a ameaças à segurança ou atendem aos requisitos de conformidade. Entre os exemplos estão sistemas para detecção de ameaças, ferramentas para automação de auditoria e atendentes de avaliação de risco.
**Atendentes de ferramentas para desenvolvedores**
Atendentes que auxiliam no desenvolvimento, no teste e na implantação de software. Entre os exemplos estão assistentes para geração de código, atendentes para automação de testes e ferramentas de otimização da implantação.
**Ferramentas de atendente**
Componentes especializados que aprimoram outros agentes de IA, incluindo bases de conhecimento, grades de proteção e protocolos de integração, como Servidor AWS MCP (MCP).
## Opções de implantação para produtos de agentes de IA
AWS Marketplace oferece suporte a várias opções de implantação para agentes de IA, permitindo que você escolha a abordagem que melhor se adapta à sua arquitetura e às necessidades do cliente:
+ **Opção de implantação da API**: a opção de implantação da API permite aos clientes acessar o agente de IA por meio de endpoints hospedados pelo fornecedor. Esta opção é ideal para atendentes e ferramentas de atendente que exigem infraestrutura especializada ou modelos próprios que você deseja manter no próprio ambiente.
+ **Implantação de contêineres**: empacote as ferramentas do agente de IA e de atendente como aplicações em contêineres que os clientes podem executar nos próprios ambientes da AWS. Essa opção dá aos clientes mais controle sobre os dados e a infraestrutura.
## Escolha da opção de implantação certa
Ao selecionar uma opção de implantação para o agente de IA ou a ferramenta, considere os seguintes fatores:
+ **Confidencialidade dos dados**: se os clientes trabalham com dados altamente sensíveis que não podem deixar o ambiente, a implantação em contêiner pode ser a melhor opção.
+ **Complexidade do modelo**: para modelos grandes ou complexos que exigem hardware especializado, a implantação da API pode ser mais prática.
+ **Sobrecarga operacional**: considere os recursos necessários para manter e atualizar a solução em modelos de implantação diferentes.
Aqui está uma comparação de atributo rápida entre as opções de implantação:
| Recurso | Implantação da API | Implantação do contêiner |
| --- | --- | --- |
| Hospedagem | Endpoints hospedados pelo fornecedor | Ambiente da AWS do próprio cliente |
| Controle de dados | Dados processados em servidores do fornecedor | Mais controle do cliente sobre os dados |
| Requisitos de infraestrutura | Mínimo: usa a infraestrutura do fornecedor | Exige que o cliente gerencie a infraestrutura |
| Escalabilidade | Gerenciado pelo fornecedor | Controlado pelo cliente, potencialmente mais flexível |
| Personalização | Limitado: com base nos recursos da API | Alto: controle total sobre o ambiente |
| Manutenção | Processado pelo fornecedor | Cliente responsável por atualizações e manutenção |
| Segurança | Depende das medidas de segurança do fornecedor | Segurança personalizável com base nas necessidades do cliente |
| Atualizações e melhorias | Fornecido automaticamente pelo fornecedor | Atualizações manuais necessárias, mas de acordo com o cronograma do cliente |
| Conformidade regulatória | Pode ser limitado pelas certificações do fornecedor | Mais fácil de se adaptar aos requisitos regulatórios específicos |
# Listagem de produtos do agente de IA com base em API de SaaS
Como AWS Marketplace vendedor, você pode adicionar seu agente ou produto de ferramentas de IA baseado em API de software como serviço (SaaS) a. AWS Marketplace Isso inclui criar seu produto e integrá-lo às operações de AWS Marketplace API apropriadas, com base em seu modelo de cobrança.
Para vender software como agente de IA baseado em API SaaS ou produtos de ferramentas em AWS Marketplace, siga estas etapas:
+ Crie o agente ou o produto de ferramentas de IA baseado na API SaaS em. AWS Marketplace
+ Integre seu produto com AWS Marketplace base em seu modelo de preços:
+ Para obter informações sobre produtos baseados em assinatura, consulte [Integrando sua assinatura Pay-As-You-Go ou produto SaaS com AWS Marketplace](saas-integrate-subscription.md).
+ Para obter informações sobre produtos baseados em contrato, consulte [Integrando seu produto de contrato SaaS com AWS Marketplace](saas-integrate-contract.md).
+ Para obter informações sobre contratos com pay-as-you-go produtos, consulte[Integrando seu produto baseado em contratos SaaS com AWS Marketplace](saas-integrate-contract-with-pay.md).
+ Teste a integração do produto:
+ Para obter informações sobre como testar produtos com base na assinatura da definição de preço, consulte [Teste da integração de produtos de assinatura de SaaS](saas-integrate-subscription.md#saas-subscription-integration-testing).
+ Para obter informações sobre como testar produtos com base em contrato, consulte [Teste da integração de produtos contratuais de SaaS](saas-integrate-contract.md#saas-contract-integration-testing).
+ Para obter informações sobre o contrato de teste com pay-as-you-go produtos, consulte[Testando seu contrato de SaaS com integração pay-as-you-go](saas-integrate-contract-with-pay.md#saas-contract-consumption-integration-testing).
+ Envie seu produto para o lançamento.
## Pré-requisitos
Antes de iniciar, verifique se você tem o seguinte:
+ Compreensão clara das capacidades do agente de IA e dos casos de uso de destino
+ Medidas de segurança e certificações de conformidade indicadas
+ Documentação técnica para integração e implantação
+ Estratégia de definição de preço alinhada com o modelo de negócios
+ Para obter mais informações sobre a estratégia de definição de preço, consulte [Preços de produtos SaaS em AWS Marketplace](saas-pricing-models.md).
## Gerenciando agentes e ferramentas de IA baseados na API SaaS
Todos os agentes e ferramentas de IA baseados na API SaaS podem ser gerenciados por meio da página unificada de produtos de **ferramentas e agentes de IA** ou da página de produtos **SaaS** no AWS Marketplace Management Console.
## Iniciar o assistente de lista
1. Faça login no [Portal de gerenciamento do AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/management/).
1. Na barra de navegação, selecione **Produtos** e escolha **Agentes de IA e ferramentas**.
1. No menu **Criar produto de agentes de IA e ferramentas**, escolha **Agentes de IA e ferramentas com base em API**.
1. Insira um título de produto.
1. Escolha **Gerar ID do produto e do código do produto**.
1. (Opcional) Adicione tags para dar suporte à autorização baseada em tags.
1. Escolha **Continuar para assistente**.
**nota**
Para obter informações sobre a autorização com base em tag, consulte [Controle de acesso aos recursos da AWS usando tags](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_tags.html#access_tags_control-resources) no Guia do usuário do AWS Identity and Access Management.
## Etapa 1: Fornecer informações do produto
As informações fornecidas nesta etapa transmitem a proposição de valor do produto.
1. Dê detalhes para a guia Informações do produto:
+ **Título do produto**
+ **SKU** (opcional)
+ **URL de logotipo do produto S3**
+ **Descrição breve**
+ **Descrição longa**
+ **URL do vídeo do produto** (opcional)
+ **Destaques** (1-3)
1. Insira detalhes de suporte e adicione recursos de aprendizado opcionais escolhendo **Adicionar recurso**.
1. No menu **Categorias de produto**, escolha de 1 a 3 categorias.
+ É recomendável escolher pelo menos uma das categorias de negócios **Agentes de IA e ferramentas**.
1. Insira palavras-chave para melhorar a capacidade de descoberta da pesquisa.
1. (Opcional) Adicione ativos de vídeo e imagem de acordo com as diretrizes.
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 2: Configurar opções de atendimento
1. Escolha um método de atendimento:
+ **Quick Launch** (recomendado): os vendedores se integram à [API de implantação do AWS Marketplace](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/APIReference/API_Operations_AWS_Marketplace_Deployment_Service.html) e fornecem diretamente chaves de API à conta da AWS dos clientes mediante a assinatura.
+ **Redirecione para seu site** - Os clientes serão redirecionados ao seu site para obter chaves ou OAuth tokens de API.
**nota**
Você não poderá alterar o método de atendimento depois de publicar o produto.
1. Insira o URL de atendimento. Este é o URL no qual usuários fazem login ou criam uma conta.
1. Escolha os detalhes do agente de IA ou ferramenta:
+ **Agente de IA**: software que usa IA para processar solicitações e conclui tarefas por meio do raciocínio e da tomada de decisões.
+ **Ferramentas de IA**:
+ **servidor MCP**: um servidor que gerencia a comunicação e a mudança de contexto entre modelos de IA e aplicações.
+ **Base de conhecimento**: uma coleção estruturada de informações que os agentes de IA usam para informar decisões e respostas.
+ **Barreira de proteção**: regras e controles que definem limites para o comportamento e as operações dos agentes de IA.
+ **Outros**: ferramentas adicionais que aprimoram os recursos do agente de IA.
1. Insira o URL do endpoint. Este é o URL no qual a API recebe solicitações. Para servidores MCP, liste o endpoint MCP.
1. Adicione instruções de uso:
+ Dê instruções detalhadas para os compradores usarem a API, como esquema de API, limites de taxa e exemplos de uso.
+ Você também pode dar links adicionais para a documentação.
1. Escolha um método de autorização:
+ **Chaves de API**: os clientes se autenticam usando chaves de API fornecidas por você.
+ **OAuth**— Os clientes se autenticam usando o fluxo de autorização OAuth 2.0. Se você preferir OAuth, forneça instruções de uso claras para os clientes, incluindo:
+ OAuth URL de autorização e endpoint do token
+ Funções e permissões obrigatórias
+ Step-by-step instruções de fluxo de autenticação
+ Chamadas de API de exemplo com cabeçalhos de autenticação indicados
+ Solução de problemas de autenticação comuns
1. (Opcional) Integração com o Amazon Bedrock AgentCore
+ Se você listar um servidor MCP que ofereça suporte à OAuth autenticação bidirecional, poderá habilitar a integração com o Amazon Bedrock AgentCore Gateway usando o endpoint do servidor MCP como destino. Para obter mais informações, consulte [Destinos do servidor MCP](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway-target-MCPservers.html). Neste caso, a especificação OpenAPI não é necessária.
+ Se você listar qualquer outro produto baseado em API ou servidor MCP com autenticação de chave de API, você pode habilitar a integração com o Amazon Bedrock AgentCore fornecendo a especificação OpenAPI.
+ Para saber mais sobre os recursos AgentCore de implantação e escalabilidade de agentes de IA, consulte [O que é o Amazon](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html) Bedrock? AgentCore
1. (Opcional): escolha os protocolos de integração da API e dê instruções de uso:
+ **MCP**: o protocolo de contexto para modelos (MCP) padroniza o acesso a ferramentas, dados e serviços externos para melhorar a funcionalidade.
+ **A2A**: o Agent2Agent (A2A) permite a comunicação direta e a delegação de tarefas em diferentes plataformas.
1. Se você selecionou um tipo de ferramenta de agente de IA, confirme se seu agente usa o raciocínio LLMs e demonstra capacidades autônomas. Esses requisitos ajudam a garantir que os atendentes oferecidos no AWS Marketplace atendam a um alto padrão de qualidade. Se o atendente não atender a ambos os requisitos, escolha um tipo de ferramenta diferente.
## Etapa 3: Configurar preços de produto
Para disponibilizar seu produto AWS Marketplace, escolha um modelo de preços e defina as dimensões de preço do seu produto. Para obter mais informações sobre as opções da definição de preço disponíveis, consulte [Preços de produtos SaaS em AWS Marketplace](saas-pricing-models.md).
Cada dimensão é um atributo, serviço ou outro aspecto do produto para o qual você pode definir um preço por unidade.
1. Escolha um modelo de preços.
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 4: Analisar preços
1. Analise a definição de preço do produto.
1. Escolha **Próximo**.
**nota**
Para fins de teste, definimos o preço como USD 0,001 ou USD 0,00000001. Você não precisa mudar o preço agora. Isso permite que sua equipe e a equipe de operações do AWS Marketplace vendedor testem o produto a um preço reduzido e não incorram em uma grande fatura pelo teste. Você fornecerá a definição de preço real ao solicitar a visibilidade do produto para que ele se torne público.
## Etapa 5: Especificar política de reembolso
1. Insira a política de reembolso do produto.
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 6: Configurar Contrato de Licença do Usuário Final (EULA)
1. Escolha **Contrato padrão para AWS Marketplace** ou forneça um URL do S3 para o **EULA personalizado**.
+ Para obter mais informações sobre como usar o contrato padrão, consulte [Usar contratos padronizados no AWS Marketplace](standardized-license-terms.md).
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 7: Configurar disponibilidade da oferta
Por padrão, os produtos listados AWS Marketplace estão disponíveis para compra em todos os países aos quais a AWS oferece suporte. Você tem a opção de habilitar a disponibilidade específica do país identificando países onde os compradores podem ou não comprar o produto.
1. Escolha a disponibilidade da oferta por país.
1. Escolha **Próximo**.
## (Opcional) Etapa 8: Configurar a lista de permissões
Todas as novas listagens de produtos foram publicadas para AWS Marketplace começar com visibilidade limitada. Você pode controlar quais contas têm acesso ao seu produto limitado, incluindo versões limitadas do seu produto, adicionando uma conta selecionada da AWS IDs a uma lista de permissões.
Para adicionar contas da AWS à lista de permissões:
1. Insira uma conta da AWS separada por vírgula IDs que você precisa adicionar à lista de permissões.
1. Selecione **Enviar**.
**nota**
Só adicione contas de teste à lista de permissões para fins de teste.
## Modificando as configurações de produtos de agentes de IA baseados na API SaaS em AWS Marketplace
Depois de criar um produto de **agente e ferramenta baseado na API SaaS em AWS Marketplace, você pode modificar muitas das configurações do produto**. Para obter informações sobre como enviar solicitações de alteração e modificar configurações de produto, consulte os seguintes tópicos:
### Alterações e solicitações de produto
+ Para obter informações sobre como gerenciar solicitações de alteração, consulte [Gerenciar solicitações de alteração](saas-product-settings.md#create-change-request).
+ Para obter mais informações sobre como atualizar informações do produto, consulte [Atualizar as informações do produto](saas-product-settings.md#update-product-information).
+ Para obter informações sobre como atualizar detalhes da arquitetura, consulte [Atualizar detalhes da arquitetura](saas-product-settings.md#updating-architecture-details).
### Acesso e visibilidade
+ Para obter informações sobre como atualizar a lista de permissões, consulte [Atualize a lista de permissões do Conta da AWS IDs](saas-product-settings.md#update-allowlist).
+ Para obter informações sobre como alterar a visibilidade do produto, consulte[Atualize a visibilidade do produto](saas-product-settings.md#saas-update-visibility).
+ Para obter informações sobre como gerenciar o acesso do comprador, consulte [Atualizar os termos de preços](saas-product-settings.md#saas-update-pricing-terms).
+ Para obter informações sobre a disponibilidade do país, consulte [Atualizar disponibilidade por país](saas-product-settings.md#saas-availability-by-country).
### Definição de preço e termos
+ Para obter informações sobre como atualizar termos da definição de preço, consulte [Atualizar os termos de preços](saas-product-settings.md#saas-update-pricing-terms).
+ Para obter informações sobre como adicionar dimensões da definição de preço, consulte [Adicionar dimensões de preço](saas-product-settings.md#saas-add-pricing-dimensions).
+ Para obter informações sobre como atualizar dimensões da definição de preço, consulte [Atualizar dimensões de preços](saas-product-settings.md#saas-update-dimension).
+ Para obter informações sobre como restringir dimensões da definição de preço, consulte [Restringir dimensões de preços](saas-product-settings.md#restrict-pricing-dimensions).
### Legal e licenciamento
+ Para obter informações sobre como atualizar a política de reembolso, consulte [Atualizar a política de reembolso de um produto](saas-product-settings.md#update-refund-policy).
+ Para obter informações sobre como atualizar o EULA, consulte [Atualizar o contrato de licença de usuário final (EULA)](saas-product-settings.md#saas-update-eula).
### Para oferecer um produto gratuito
Se o produto tiver visibilidade limitada:
+ Envie uma solicitação para alterar a visibilidade de limitada para pública.
+ Insira USD 0 para todas as dimensões da definição de preço.
Se o produto já for público:
+ Envie uma solicitação de alteração **Atualizar termos da definição de preço**.
+ Insira USD 0 para todas as dimensões da definição de preço.
**nota**
Depois que um produto for definido como gratuito, você não poderá convertê-lo em um produto pago.
# Integração dos produtos do agente de IA com base na API
## Diretrizes de produtos do agente de IA com base na API
AWS Marketplace fornece diretrizes para todos os produtos de agentes de IA baseados em API de software como serviço (SaaS). Essas diretrizes garantem uma experiência segura e confiável para os clientes.
**Topics**
+ [Processo de revisão do produto](#product-review-process)
+ [Manutenção da conformidade](#maintaining-compliance)
### Processo de revisão do produto
Quando você envia um produto, AWS Marketplace revisa o produto e seus metadados para verificar se ele atende às diretrizes atuais. Atualizamos regularmente essas diretrizes para atender aos requisitos de segurança em constante evolução.
### Manutenção da conformidade
AWS Marketplace monitora continuamente os produtos para verificar a conformidade. Se o produto não atender às diretrizes atuais:
+ O produto poderá não estar disponível para novos assinantes até você resolver os problemas.
+ Você deve atualizar o produto para atender aos novos requisitos
| Categoria | Diretrizes |
| --- | --- |
| Funcionalidade de API e atendente | Todos APIs devem estar funcionais e responder adequadamente. Se você estiver listando um atendente, a solução deverá demonstrar capacidades autônomas operando sem comandos externos explícitos ou entradas humanas constantes. |
| Acesso de API e autenticação | O cliente deve ser capaz de assinar seu anúncio e recuperar as chaves de API ou seguir as etapas para gerar o OAuth token. |
| Diretrizes de arquitetura | [Siga as diretrizes de arquitetura para obter mais detalhes.](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/saas-guidelines.html#saas-architecture) |
| Requisitos de informações do cliente | [Siga os requisitos de informações do cliente para obter mais detalhes.](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/saas-guidelines.html#saas-customer-information) |
| Gerenciamento de chaves | Os fornecedores devem fornecer aos clientes a capacidade de usar invalidate/rotate chaves. Os fornecedores também deverão ter um mecanismo para invalidar chaves assim que o cliente cancelar a assinatura da lista. |
| Requisitos do servidor MCP (se aplicável) | Para o servidor MCP, os fornecedores devem dar detalhes da configuração remota do MCP com todos os pré-requisitos ou variáveis de ambiente da configuração. |
| Configuração do produto | [Siga as diretrizes de configuração do produto para obter mais detalhes.](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/saas-guidelines.html#saas-guidelines-setup) |
| Uso do produto | [Siga as diretrizes de uso do produto para obter mais detalhes.](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/saas-guidelines.html#saas-product-usage) |
| Instruções de uso | As instruções de uso devem indicar claramente os pré-requisitos, a configuração da autenticação, os endpoints compatíveis, o request/response esquema, a descrição da ferramenta, os códigos de erro e os recursos adicionais. |
## Integração dos produtos do agente de IA com base na API
### Integração com base na definição de preço
Integrar seu produto com AWS Marketplace é uma etapa para listar um produto de agente de IA baseado em API. Para integrar seu produto de agente de IA baseado em API AWS Marketplace, você deve escrever código e demonstrar que ele pode responder com sucesso a vários cenários de clientes.
Para obter informações sobre como integrar o produto com base em diferentes modelos de definição de preço, consulte os seguintes tópicos:
+ Para obter informações sobre produtos baseados em assinatura, consulte [Integrando sua assinatura Pay-As-You-Go ou produto SaaS com AWS Marketplace](saas-integrate-subscription.md).
+ Para obter informações sobre produtos baseados em contrato, consulte [Integrando seu produto de contrato SaaS com AWS Marketplace](saas-integrate-contract.md).
+ Para obter informações sobre contratos com pay-as-you-go produtos, consulte[Integrando seu produto baseado em contratos SaaS com AWS Marketplace](saas-integrate-contract-with-pay.md).
### Integração de clientes
#### Redirecionar para o preenchimento do site
Quando os clientes assinam seu produto por meio de AWS Marketplace, eles acessam o produto em seu ambiente da AWS. Depois da assinatura, vamos direcionar o cliente para o site a fim de registrar a conta e configurar o produto.
+ Saiba mais sobre a integração de clientes usando o preenchimento Redirecionar para site no [Integrando clientes ao seu produto SaaS por meio de AWS Marketplace](saas-product-customer-setup.md).
#### QuickLaunch cumprimento
Quando os clientes assinam seu produto por meio de AWS Marketplace, eles recebem uma chave de API ou OAuth credenciais para fazer chamadas para seu endpoint de API ou servidor MCP. O processo funciona da seguinte maneira:
+ O cliente assina o produto.
+ O cliente assina ou faz login na conta no site.
+ Você usa a **PutDeploymentParameter**API para armazenar a chave ou as OAuth credenciais da API no AWS Secrets Manager do cliente.
+ Se você armazenar um parâmetro no caso das chaves de API, chame a API `PutDeploymentParameter` com o parâmetro `secretString` sendo uma string. Se você armazenar mais de um parâmetro no caso de OAuth credenciais, forneça uma string JSON com pares de valores-chave no `secretString` parâmetro, conforme mostrado abaixo:
```
{
"Client Id": "12345",
"Client Secret": "12345",
"Discovery URL" : "https://auth.example.com/.well-known/openid-configuration"
}
```
Saiba mais sobre QuickLaunch atendimento nos seguintes recursos:
+ Saiba mais sobre a **PutDeploymentParameter**API na [API AWS Marketplace de implantação](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/APIReference/API_Operations_AWS_Marketplace_Deployment_Service.html)
+ Encontre instruções de integração de clientes no [Integrando clientes ao seu produto SaaS por meio de AWS Marketplace](saas-product-customer-setup.md)
### Acessando AWS Marketplace APIs
A seção a seguir descreve o processo de integração com o Serviço de AWS Marketplace Medição ou o Serviço de AWS Marketplace Direitos, usado para garantir que sua cobrança e relatórios sobre o uso de seus produtos pelo cliente sejam precisos.
+ Para saber mais sobre o acesso AWS Marketplace APIs, consulte[Acessando o AWS Marketplace serviço de medição e direitos APIs](saas-integration-metering-and-entitlement-apis.md).
### Notificações do SNS
Assine os tópicos do Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) para receber notificações sobre alterações na assinatura de clientes e direitos contratuais de seus produtos. AWS Marketplace fornece esses tópicos durante a criação do produto para ajudá-lo a gerenciar o acesso do cliente.
Os seguintes tópicos do Amazon SNS estão disponíveis para produtos com base em API de SaaS:
+ [Tópico do Amazon SNS: `aws-mp-entitlement-notification`](saas-notification.md#saas-sns-message-body): notifica você quando os clientes criam, atualizam ou renovam contratos, ou quando os contratos expiram. Isso só está disponível para produtos com modelos de definição de preço que incluam um contrato.
+ [Tópico do Amazon SNS: `aws-mp-subscription-notification`](saas-notification.md#saas-sns-subscription-message-body): notifica você quando os clientes assinam ou cancelam a assinatura do produto e inclui o `offer-identifier` para ofertas privadas e um sinalizador de avaliações gratuitas de SaaS. Isso está disponível para todos os modelos de definição de preço, inclusive contratos e assinaturas.
## Modelos de instruções de uso
### Modelo de instruções de uso do servidor MCP
O exemplo a seguir demonstra instruções de uso de um servidor MCP, inclusive descrições de ferramentas, pré-requisitos, configuração de autenticação, configuração para clientes populares, limites de taxa e recursos adicionais:
```
To get started using the remove MCP server, follow the instructions below:
**Availble Tools**
This MCP server support the following tools:
- Search - Performs a web search
- Summarize Website - Summarizes a webpage
**Prerequisites**
- Install **Node.js** and **npm**
**Authentication**
Replace `YOUR_API_KEY` with your actual key below.
**Claude Desktop**
Edit the configuration file at:
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Add the below code:
```
{
"mcpServers": {
"demo-example": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://remote.mcp.server/sse",
"--header",
"Authorization: Bearer "
]
},
}
}
```
**Cline**
Cline stores MCP server configurations in a JSON file that can be modified.
In the "Installed" tab, click "Configure MCP Servers" to access the settings file.
Add the following:
```
{
"mcpServers": {
"demoServer": {
"url": "https://remote.mcp.server/sse",
"disabled": false,
"autoApprove": ["searchWeb", "summarizeWebsite"],
"timeout": 30
}
}
}
```
**Rate Limits**
- 60 requests per minute per API key.
- Exceeding returns HTTP 429 Too Many Requests.
- Use retry and exponential backoff to handle limits.
**Learn More**
MCP Docs: https://mcp.search.demoproduct.com
```
### Modelo de instruções de uso do agente de IA e atendente e ferramentas
O exemplo a seguir demonstra as instruções de uso de um agente ou ferramentas de agente, incluindo pré-requisitos, configuração de autenticação, endpoints compatíveis, request/response esquema, códigos de erro e recursos adicionais:
```
To get started follow the instructions below:
**Authentication**
All API requests require this HTTP header:
Authorization: Bearer `YOUR_API_KEY`
Replace `YOUR_API_KEY` with your actual key.
**Search Endpoint**
**Endpoint:** `GET /web/search`
Performs a web search.
**Query Parameters:**
| Param | Type | Description |
|------------|--------|-------------------------------------|
| `q` | string | Your search query (required) |
| `count` | int | Number of results (default: 10) |
| `offset` | int | Offset for pagination |
| `country` | string | Country code (e.g. `us`, `de`) |
| `safesearch` | string | `off`, `moderate`, or `strict` |
**Example Request:**
```bash
curl -X GET "https://api.search.demo.com/res/v1/web/search?q=searchtool" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
```
**Response Schema:**
```
{
"results": [{
"title": "string",
"url": "string",
"description": "string"
}],
"query" :"string",
"total" :"number"
}
```
**Example Response:**
```
{
"results": [
{
"title": "DemoProductAPI",
"url": "https://demo.com",
"description": "Demo Product API is a search tool for..."
}
],
"query": "searchtool",
"total": 1
}
```
**Additional Search Types**
DemoProduct also supports:
- `GET /news/search – News articles`
- `GET /images/search – Image results`
- `GET /videos/search – Video results`
These endpoints follow the same format as /web/search.
**Summarize Endpoint**
**Endpoint:** `POST /summarize`
Summarizes a webpage
**Request Headers:**
Content Type: application/json
**Request Body:**
```
{
"input": "string" // URL or plain text
}
```
**Example Request:**
```
{
"input": "https://example.com/article"
}
```
**Response Schema**
```
{
"summary": "string"
}
```
**Example Response**
```
{
"summary": "This article explains our commitment to user privacy."
}
```
**Error Codes**
| Status | Meaning |
| ------ | ------------------------------ |
| `401` | Unauthorized (check your key) |
| `429` | Too many requests (rate limit) |
| `500` | Server error |
All error responses follow this structure:
```
{
"error": {
"code": 401,
"message": "Unauthorized"
}
}
```
**Rate Limits**
- 60 requests per minute per API key.
- Exceeding returns HTTP 429 Too Many Requests.
- Use retry and exponential backoff to handle limits.
**Learn More**
API Docs: https://api.search.demoproduct.com
```
# Amazon Bedrock AgentCore Gateway
Este documento fornece informações para AWS Marketplace vendedores que desejam listar produtos ou ferramentas de agentes de IA baseados em API que podem ser integrados ao Amazon Bedrock Gateway. AgentCore
**Topics**
+ [Visão geral do](#agentcore-overview)
+ [Integração com o Bedrock AgentCore Gateway](#bedrock-agentcore-integration)
## Visão geral do
O Amazon Bedrock AgentCore Gateway ajuda os desenvolvedores a criar, implantar, descobrir e se conectar a ferramentas em grande escala. O serviço permite a você:
+ Converta APIs funções Lambda e serviços existentes em ferramentas compatíveis com o Model Context Protocol (MCP)
+ Disponibilizar ferramentas para atendentes por meio de endpoints do Gateway
+ Usar autenticação abrangente de entrada e saída em um serviço totalmente gerenciado
Os agentes de IA usam essas ferramentas para realizar tarefas como:
+ Consulta a bancos de dados
+ Enviar mensagens
+ Análise de documentos
Para obter mais informações, consulte o [Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway.html).
## Integração com o Bedrock AgentCore Gateway
Você pode habilitar a integração do Amazon Bedrock AgentCore Gateway para seus produtos de agente de IA baseados na API SaaS de uma das seguintes formas, dependendo do seu produto:
+ Se você listar um servidor MCP que ofereça suporte à OAuth autenticação de duas pernas, poderá optar por oferecer aos seus compradores a integração sem requisitos adicionais. O endpoint do servidor MCP fornecido por você como parte do processo de listagem será usado na integração. No entanto, você deve garantir que o servidor MCP atenda aos requisitos listados abaixo. Para obter mais informações, consulte [Destinos de servidores MCP](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway-target-MCPservers.html).
+ Para todos os outros agentes ou ferramentas, você pode fornecer uma especificação OpenAPI para permitir a integração.
### Requisitos do servidor MCP
O servidor MCP deve atender aos seguintes requisitos:
+ OAuth Autenticação de duas pernas com uma das seguintes configurações:
+ ID do cliente, senha do cliente e URL de descoberta
+ ID do cliente, segredo do cliente, emissor, endpoint de autorização e endpoint de token.
+ O servidor MCP deve ter recursos de ferramenta.
+ Versões do protocolo MCP compatíveis: **2025-06-18** e **2025-03-26**.
+ Para o URL ou o endpoint do servidor fornecido, o URL deve ser codificado. O gateway usa a mesma URL para invocar o servidor.
### Requisitos de especificação da OpenAPI
A especificação da OpenAPI deve:
+ Incluir campos `operationId` para todas as operações
+ Estar livre de erros semânticos
+ Incluir um URL de endpoint seguro (https) válido no atributo do servidor
A seguinte tabela mostra os atributos da OpenAPI compatíveis e incompatíveis:
| Categoria | Compatível | Não suportado |
| --- | --- | --- |
| Versão | 3.0 e 3.1 | 2 |
| Definições de esquema | Tipos de dados básicos (string, número, booliano etc.) | Especificações de oneOf |
| | Validação do campo obrigatório | Especificações de anyOf |
| | Objetos aninhados | |
| | Matrizes com especificações de item | |
| | Métodos HTTP padrão | |
| Tipos de mídia | application/json | Tipos de mídia personalizada |
| | application/xml | Tipos de mídia binária |
| | multipart/form-data | |
| | x-www-form-urlencoded | |
| Parâmetros | Parâmetros de caminho simples e parâmetros básicos de consulta, como string/number/boolean tipos | Serialização de parâmetro do caminho complexo |
| | | Matrizes de parâmetros de consulta complexa |
| | | Serialização de parâmetros de cabeçalho |
| | | Serialização de parâmetros de cookie |
| Solicitação e reposta | Corpos JSON | |
| | Corpos XML | |
| | Códigos de status de HTTP padrão | |
| Validação | Validação de campo básico | Validação de padrão Regex |
| | | Validação de valor mínimo/máximo |
| Segurança | N/D | Esquemas de segurança no nível de especificação |
| | | Vários esquemas de segurança |
| | | OAuth 2.0 no nível de especificação |
| | | Chave de API no nível de especificação |
| | | Autenticação HTTP básica em nível de especificação |
| Configuração do servidor | URL básico | |
| | URL com espaços reservados | |
### Habilitando o Bedrock AgentCore Gate
Antes de habilitar a integração do Gateway, teste sua especificação OpenAPI ou servidor MCP com o Amazon Bedrock AgentCore Gateway concluindo estas tarefas:
+ [Crie um gateway](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway-building.html)
+ [Anexar um destino](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway-building-adding-targets.html)
+ [Testar o gateway](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway-building-testing.html)
**Para habilitar a integração do Gateway**
1. Faça login no [Portal de gerenciamento do AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/management).
1. Abra a página de [Agentes de IA e ferramentas](https://aws.amazon.com/marketplace/management/products/aiagents).
1. Na guia **Agentes de IA e produtos de ferramentas**, selecione o produto a ser modificado.
1. Na lista suspensa **Solicitar alterações**, selecione **Atualizar opções de preenchimento**.
1. Escolha **Habilitar ferramenta para AgentCore integração com o Amazon Bedrock**.
1. Faça o upload da sua especificação OpenAPI. Para produtos MCP Server OAuth habilitados para duas pernas, isso não é necessário e somente o endpoint MCP é necessário.
1. Selecione **Enviar**.
Depois que você envia, o status da solicitação será exibido como **Em análise** na guia **Solicitações**. Quando o processamento é concluído, o status muda para **Com êxito**.
# Listagem de produtos do agente de IA com base em contêiner
## Gerenciando agentes e ferramentas de IA baseados em contêineres
Agentes e ferramentas de IA baseados em contêineres executados no Amazon Bedrock AgentCore Runtime podem ser gerenciados por meio da página unificada de produtos de **agentes e ferramentas de IA** ou da página de produtos de **servidor** no AWS Marketplace Management Console. Somente produtos com versões compatíveis com o Amazon Bedrock AgentCore Runtime estarão visíveis na página de produtos de **agentes e ferramentas de IA**.
## Iniciar o assistente de lista
1. Faça login no [Portal de gerenciamento do AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/management/homepage/) com a conta de vendedor da AWS.
1. Selecione **Produtos** e **Agentes de IA e ferramentas** na barra de navegação.
1. Selecione o menu **Criar agentes de IA e ferramentas** e escolha **Agentes de IA e ferramentas com base em contêiner**.
1. Selecione **Gerar ID do produto e do código do produto**.
1. (Opcional) Adicione tags para dar suporte à autorização baseada em tags.
1. Selecione **Continuar**.
## Etapa 1: Fornecer informações do produto
1. Em **Informações do produto**, insira:
+ **Título do produto**
+ **URL de logotipo do produto S3**
+ **Descrição breve**
+ **Descrição longa**
+ **Destaque (1-3)**
1. Insira detalhes de suporte e adicione recursos de aprendizado opcionais escolhendo Adicionar recurso.
1. No menu **Categorias de produto**, escolha de 1 a 3 categorias. É recomendável escolher pelo menos uma das categorias de negócios **Agentes de IA e ferramentas**.
1. Insira palavras-chave para melhorar a capacidade de descoberta da pesquisa.
1. (Opcional) Adicione ativos de vídeo e imagem de acordo com as diretrizes.
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 2: Configurar definição de preço do contêiner do agente de IA
1. Escolha o modelo de definição de preço.
**AgentCore limitações de preços**
Se a imagem do contêiner for utilizada AgentCore, os modelos de preços **por hora** e **uso com contrato de longo prazo** não serão suportados. Para saber mais sobre a definição de preço do contrato, consulte [Preços contratuais para produtos em contêineres com AWS License Manager](container-license-manager-integration.md). Para saber mais sobre medição personalizada para definição de preço com base no uso, consulte [Configurar a medição personalizada para produtos de contêineres com o Serviço de medição do AWS Marketplace](container-metering-meterusage.md).
1. Escolha **Próximo**.
1. Em **Definir preços**.
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 3: Especificar política de reembolso
1. Insira uma política de reembolso.
1. Escolha **Próximo**.
**nota**
Se escolheu o modelo da definição de preço gratuito do produto, você não precisa inserir uma política de reembolso.
## Etapa 4: Configurar EULA
1. Escolha **Contrato padrão para AWS Marketplace** ou **EULA personalizado**.
**nota**
Se você escolher EULA personalizado, insira um URL para o contrato de licença do usuário final.
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 5: Adicionar repositórios
1. Adicione um repositório inicial para seu produto de contêiner.
**nota**
Os nomes de repositório devem ser exclusivos em todos os produtos na conta do vendedor. Você pode criar até 50 repositórios por produto.
1. Escolha **Próximo**.
## Etapa 6: Configurar disponibilidade de oferta/lista de permissões
1. Em **Configurar disponibilidade de oferta**, escolha as configurações de disponibilidade geográfica.
1. Escolha **Próximo**.
1. Em **Configurar lista de permissões**, liste todas as contas da AWS que devem ter acesso à lista ainda no estado limitado.
1. Selecione **Enviar** para criar uma nova solicitação de alteração para testes de visibilidade limitada.
Aguarde de 10 a 15 minutos até que o status da solicitação esteja no estado *Sucesso*.
## Etapa 7: Carregar imagens de contêiner e artefatos no repositório
**nota**
[Amazon Bedrock AgentCore Runtime para AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)Veja como fazer a integração AgentCore com sua imagem de contêiner.
1. Localize o URL do repositório de ECR:
+ Abra a página de produtos de servidor no Portal AWS Marketplace de Gerenciamento.
+ Selecione o produto de contêiner para exibir os detalhes.
+ Selecione a guia Repositórios para copiar o URL do repositório.
1. Selecione **Exibir comandos push** para abrir uma lista de instruções, incluindo comandos que você pode usar para enviar imagens de contêiner do Docker e charts do Helm para esse repositório. Para obter informações gerais sobre como enviar por push imagens de contêiner e outros artefatos para repositórios, consulte [Envio por push de uma imagem](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html) no Guia do usuário do Amazon Elastic Container Registry.
**nota**
Você pode usar as seguintes operações de API do Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) ao chamar docker pull ou docker push:
DescribeImages - Use isso para revisar os metadados sobre as imagens em um repositório.
GetAuthorizationToken - Use para autenticar antes de enviar artefatos para o repositório e, em seguida, use os comandos docker pull ou docker push.
ListImages - Use para ver uma lista de imagens que você enviou.
1. Use os comandos listados para enviar todos os artefatos necessários do seu repositório local para o AWS Marketplace repositório do seu produto.
**nota**
A tag fornecida por você nos comandos push é usada para diferenciar a versão do artefato que está carregando no repositório. Use uma tag que faça sentido para a versão da qual os artefatos fazem parte.
1. Repita o procedimento para cada imagem de contêiner ou artefato que você precisa em sua versão.
**nota**
Sua versão pode incluir até 50 imagens de contêiner ou artefatos em cada opção de entrega. Consulte o procedimento a seguir para obter mais informações sobre as opções de entrega.
1. Depois de fazer o upload dos artefatos, você estará pronto para criar a versão do produto.
**nota**
As imagens do contêiner são digitalizadas automaticamente para ver se elas cumprem as [Requisitos de produtos baseados em contêineres para AWS Marketplace](container-product-policies.md). Para obter mais informações, consulte [O produto de contêiner verifica se há problemas de segurança](container-product-getting-started.md#container-security).
## Etapa 8: Adicionar nova versão do produto com ativos
1. Abra a página de produtos **Agentes de IA e ferramentas** no Portal de gerenciamento do AWS Marketplace .
**nota**
Somente produtos de contêiner com versões compatíveis com o Amazon Bedrock AgentCore Runtime são visíveis na página de produtos de **Agentes e Ferramentas de IA**. Antes de adicionar a primeira versão, você só encontrará seu produto na página de produtos de **servidor** no portal de gerenciamento do AWS Marketplace. Depois de criar a versão para o Amazon Bedrock AgentCore Runtime, você encontrará seu produto de contêiner na página de produtos **AI Agents and Tools**.
1. Selecione o produto de contêiner e clique no menu suspenso **Solicitar alterações**, selecione **Atualizar versões** e selecione **Adicionar nova versão**.
1. Em **Opções de entrega**, insira:
+ **Título da versão**
+ **Notas da versão**
1. Selecione **Adicionar opção de entrega**.
1. Em **Método de entrega**, selecione **Imagem do contêiner** e preencha:
+ **Serviços com suporte**: selecione os ambientes nos quais os compradores podem executar o software.
+ **Para o AgentCore serviço **Bedrock**, selecione **Agente AI, Servidor MCP ou Servidor A2A no campo Tipo**.**
+ **Imagem do contêiner**: *URL do repositório* e *tag de versão* especificada por você anteriormente.
+ **Título da opção de entrega** e **Descrição da opção de implantação**: insira um título e uma descrição dessa opção de entrega.
+ **Instruções de uso**: insira informações detalhadas para ajudar os compradores a usar o software depois de iniciá-lo.
+ **Variáveis de ambiente**: especifique as variáveis de ambiente que os compradores devem fornecer para configurar o comportamento de tempo de execução do agente. Essas variáveis podem ser usadas para passar configurações, credenciais ou sinalizadores personalizados para o contêiner na inicialização. Para cada variável, forneça o nome esperado pelo contêiner, uma descrição e um valor padrão opcional. Para variáveis como credenciais ou chaves de API que são exclusivas, não forneça um valor padrão. Você pode usar a descrição para especificar detalhes sobre a variável, bem como valores possíveis. Todas as variáveis fornecidas com seus valores padrão serão pré-preenchidas quando os compradores lançarem seu produto.
1. Se você selecionou um tipo de ferramenta de **agente de IA** ou **servidor A2A**, confirme se seu agente usa o raciocínio LLMs e demonstra capacidades autônomas. Esses requisitos ajudam a garantir que os atendentes oferecidos no AWS Marketplace atendam a um alto padrão de qualidade. Se o atendente não atender a ambos os requisitos, escolha um tipo de ferramenta diferente.
1. Selecione **Adicionar versão**.
Aguarde e atualize a página até que o status da solicitação mostre *Sucesso*.
A adição de uma nova versão verifica automaticamente as imagens de contêiner em busca de vulnerabilidades.
## Etapa 9: Revisar a lista de produtos e publicar para o público
1. Abra a página de produtos **Agente de IA e ferramentas** no Portal de gerenciamento do AWS Marketplace .
1. Selecione seu produto de contêiner na lista.
1. Selecione **Exibir ativado AWS Marketplace**.
1. Revise a página de detalhes do produto em busca da precisão. Verifique se as instruções de uso orientam suficientemente o comprador por meio das etapas necessárias para lançar o produto.
1. Envie uma solicitação de atualização da visibilidade para o público:
+ Na página **Produtos de servidor**, na guia **Produto de servidor atual** e selecione o produto baseado em contêiner que você deseja modificar. No menu suspenso **Solicitar alterações**, escolha **Atualizar visibilidade**.
## Detalhes da implantação de contêiner
A implantação de contêiner empacota o agente de IA ou a ferramenta como uma aplicação em contêiner que os clientes podem executar nos próprios ambientes da AWS. Essa abordagem oferece as seguintes vantagens:
+ Os dados permanecem no ambiente do cliente
+ Configurações de implantação personalizáveis
+ Integração suportada com o Bedrock AgentCore Runtime e a infraestrutura existente do cliente
Ao listar um atendente em contêiner, dê instruções de implantação claras, requisitos de recursos e opções de configuração para garantir uma implementação bem-sucedida pelo cliente.
### Requisitos técnicos para contêineres Bedrock AgentCore Runtime
**nota**
Consulte [Amazon Bedrock AgentCore Runtime para AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md) para obter mais detalhes.
Ao criar produtos de agente de IA baseados em contêineres para AWS Marketplace, siga estes requisitos:
Requisitos do servidor MCP
+ **Transporte**: somente http passível de streaming sem estado
+ **Gerenciamento de sessão**: a plataforma adiciona automaticamente o cabeçalho `Mcp-Session-Id` para isolamento da sessão
+ **Host**: o contêiner deve receber `0.0.0.0`
+ **Porta**: o contêiner deve expor a porta `8000` para comunicação do servidor MCP
+ **Caminho**: `/mcp` - Ponto final POST para receber mensagens RPC do MCP. InvokeAgentRuntime pois os servidores MCP passarão por solicitações para esse caminho.
+ **Protocolo**: O servidor MCP deve suportar o protocolo MCP, incluindo mensagens de protocolo 'tools/list' and 'tools/call' (suportadas por uma estrutura comum, como FastMCP).
Requisitos do agente
+ Endpoint **/ping**: endpoint GET para verificações de integridade
+ Endpoint **/invocations**: endpoint POST para interações de atendente
+ **Docker Container: pacote** de implantação em ARM64 contêineres
+ **Porta**: o contêiner deve expor a porta `8080` para comunicação de atendente baseada em HTTP
+ Sem credenciais codificadas
+ Livre de vulnerabilidades e exposições comuns () CVEs
Requisitos do servidor A2A
+ **Porta**: servidores A2A executados na porta 9000 (versus 8080 para HTTP, 8000 para MCP)
+ **Host**: o contêiner deve receber `0.0.0.0`
+ **Caminho**: os servidores A2A são montados em `/` (versus HTTP, `/invocations` `/mcp` para MCP)
+ **Cartões de agente**: o A2A fornece descoberta de agentes integrada por meio de cartões de agente em `/.well-known/agent-card.json`
+ **Protocolo**: usa JSON-RPC para comunicação agent-to-agent
+ **Autenticação**: suporta esquemas de autenticação SigV4 e OAuth 2.0
Instruções de uso
Verifique se as instruções orientem minuciosamente os clientes durante o lançamento e a configuração do produto. Consulte [Criação de instruções de uso de produtos de contêiner e AMI para AWS Marketplace](ami-container-product-usage-instructions.md).
## Testes e validação
Antes de publicar o atendente ou a ferramenta compatível com MCP para o público, teste na íntegra a implementação:
+ Verifique se as instruções de uso fornecem informações necessárias para iniciar e configurar o produto.
+ Testar os fluxos de autenticação e o tratamento de erros
+ Validar o desempenho sob condições de carga variadas
+ Garantir a compatibilidade com clientes MCP populares
+ Documentar todos os requisitos de configuração específicos do cliente
## Melhores práticas e recomendações
### Requisitos de documentação
Ao listar um agente ou ferramenta compatível com o Model Context Protocol AWS Marketplace, inclua uma documentação abrangente:
+ Descrições e exemplos de recursos detalhados
+ Instruções de autenticação e configuração
+ Código de amostra para cenários de integração comuns
+ Guias da solução de problemas e referência de erros
+ Considerações sobre desempenho e práticas recomendadas
### Recursos adicionais do
Para obter mais informações sobre a implementação do protocolo de contexto para modelos no agente de IA ou na ferramenta, consulte estes recursos:
+ [Documentação do Amazon Bedrock AgentCore ](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html)
+ [Amazon Bedrock AgentCore Runtime para AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)
+ [Requisitos técnicos de contêiner](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/container-product-getting-started.html)
# Amazon Bedrock AgentCore Runtime para AWS Marketplace
Este documento fornece informações para AWS Marketplace vendedores que desejam listar agentes ou ferramentas de IA que podem ser implantados no Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Ele descreve os requisitos técnicos, as diretrizes de configuração e as melhores práticas para preparar seu contêiner compatível com o Bedrock AgentCore Runtime para. AWS Marketplace
**Topics**
+ [Visão geral do](#agentcore-runtime-overview)
+ [Requisitos técnicos do AgentCore contêiner Bedrock](#agentcore-container-requirements)
+ [Testando seu contêiner Bedrock AgentCore Runtime](#testing-agentcore-container)
+ [Práticas recomendadas para configuração do contêiner](#container-best-practices)
+ [Requisitos para AWS Marketplace submissão](#marketplace-submission-requirements)
+ [Recursos adicionais](#agentcore-additional-resources)
+ [Support for AgentCore Runtime em AWS Marketplace](#agentcore-support)
## Visão geral do
O Amazon Bedrock AgentCore Runtime fornece um ambiente de hospedagem seguro, sem servidor e criado especificamente para implantar e executar agentes ou ferramentas de IA. Ao listar seu contêiner Bedrock AgentCore Runtime em AWS Marketplace, você precisa garantir que ele atenda aos requisitos específicos para funcionar adequadamente no ambiente Bedrock AgentCore .
**nota**
Para saber mais, consulte o Guia de [introdução ao Amazon Bedrock AgentCore Runtime](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-getting-started.html).
## Requisitos técnicos do AgentCore contêiner Bedrock
O Amazon Bedrock AgentCore Runtime tem diferentes requisitos técnicos para listar agentes de IA, servidores MCP e servidores A2A.
+ **Requisitos do agente**
+ **Requisitos do servidor MCP**
+ **Requisitos do servidor A2A**
### Requisitos do agente
O atendente em contêiner deve atender aos seguintes requisitos principais:
+ Endpoint **/ping**: endpoint GET para verificações de integridade
+ Endpoint **/invocations**: endpoint POST para interações de atendente
+ **Docker Container: pacote** de implantação em ARM64 contêineres
+ **Porta**: o contêiner deve expor a porta `8080` para comunicação de atendente baseada em HTTP
#### `/ping`: GET
Este endpoint verifica se o atendente está operacional e pronto para resolver as solicitações.
**Resposta de exemplo:**
```
{
"status": "Healthy"
}
```
#### `/invocations`: POST
Esse é o principal endpoint de interação do agente quando os clientes ligam para o agente com InvokeAgentRuntime uma ação com a carga no formato JSON. InvokeAgentRuntime suporta respostas de streaming, permitindo que os clientes recebam respostas parciais à medida que elas se tornam disponíveis.
**Solicitação de exemplo:**
```
Content-Type: application/json
{
"prompt": "What's the weather today?"
}
```
**Respostas de exemplo:**
+ Resposta JSON (sem streaming):
```
Content-Type: application/json
{
"response": "Your agent's response here",
"status": "success"
}
```
+ Resposta SSE (streaming):
```
Content-Type: text/event-stream
data: {"event": "partial response 1"}
data: {"event": "partial response 2"}
data: {"event": "final response"}
```
### Requisitos do servidor MCP
O Amazon Bedrock AgentCore Runtime permite que você implante e execute servidores Model Context Protocol (MCP). Quando você configura o Amazon Bedrock AgentCore Runtime com o protocolo MCP, o serviço espera contêineres de servidor MCP no caminho. `0.0.0.0:8000/mcp` Esse é o caminho padrão SDKs suportado pela maioria dos servidores MCP oficiais.
Como o Amazon Bedrock AgentCore Runtime fornece isolamento de sessão por padrão, ele exige servidores HTTP streamáveis sem estado. O runtime adiciona automaticamente um cabeçalho `Mcp-Session-Id` para qualquer solicitação que não inclua um. Isso permite que os clientes MCP mantenham a continuidade da conexão com a mesma sessão do Amazon Bedrock AgentCore Runtime.
A API `InvokeAgentRuntime` passa diretamente pelos dados de carga útil, o que permite o proxy facilitado de mensagens RPC para protocolos como o MCP.
Requisitos:
+ **Transporte**: só deve usar http passível de streaming sem estado
+ **Gerenciamento de sessão**: a plataforma adiciona automaticamente o cabeçalho `Mcp-Session-Id` para isolamento da sessão
+ **Host**: o contêiner deve receber `0.0.0.0`
+ **Porta**: o contêiner deve expor a porta `8000` para comunicação do servidor MCP
+ **Caminho**: deve expor `/mcp` como um endpoint POST para receber mensagens RPC do MCP. A API `InvokeAgentRuntime` passa por solicitações para esse caminho para servidores MCP.
+ **Protocolo**: o servidor MCP deve dar suporte ao protocolo MCP, inclusive as seguintes mensagens de protocolo:
+ `tools/list`
+ `tools/call` (compatível com estruturas comuns como FastMCP)
Para saber mais sobre os requisitos do servidor MCP, consulte [Implantar servidores MCP no AgentCore ](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-mcp.html) Runtime.
#### `/mcp`: POST
Esse é o principal endpoint de interação do agente quando os clientes ligam para o servidor MCP com. InvokeAgentRuntime
**Solicitação da lista de exemplo:**
```
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list",
}
```
**Resposta da lista de exemplo:**
Resposta JSON (sem streaming):
```
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"result": {
"tools": [
{
"name": "get_weather",
"title": "Weather Information Provider",
"description": "Get current weather information for a location",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "City name or zip code"
}
},
"required": ["location"]
}
}
],
"nextCursor": "next-page-cursor"
}
}
```
**Solicitação de chamada da ferramenta de exemplo:**
```
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "get_weather",
"arguments": {
"location": "New York"
}
}
}
```
**Resposta de chamada da ferramenta de exemplo:**
Resposta JSON (sem streaming):
```
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"result": {
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Current weather in New York:\nTemperature: 72°F\nConditions: Partly cloudy"
}
],
"isError": false
}
}
```
### Requisitos do servidor A2A
O Amazon Bedrock AgentCore Runtime permite que você implante e execute servidores Agent-to-Agent (A2A) no Runtime. AgentCore O suporte ao protocolo AgentCore A2A do Amazon Bedrock permite uma integração perfeita com servidores A2A, atuando como uma camada de proxy transparente. Quando configurado para A2A, o Amazon Bedrock AgentCore espera que os contêineres executem servidores HTTP sem estado e streamáveis `9000` na porta do caminho raiz (`0.0.0.0:9000/`), que se alinha à configuração padrão do servidor A2A.
O serviço fornece isolamento de sessão de nível corporativo, mantendo a transparência do protocolo - as cargas JSON-RPC da InvokeAgentRuntime API são passadas diretamente para o contêiner A2A sem modificação. Essa arquitetura preserva os recursos padrão do protocolo A2A, como descoberta de agentes integrada por meio de cartões de agente `/.well-known/agent-card.json` e comunicação JSON-RPC, ao mesmo tempo em que adiciona autenticação corporativa (SigV4/2.0) e escalabilidade. OAuth
Os principais diferenciais de outros protocolos são a porta (9000 versus 8080 para HTTP), o caminho de montagem (`/`vs`/invocations`) e o mecanismo padronizado de descoberta de agentes, tornando o Amazon Bedrock AgentCore uma plataforma de implantação ideal para agentes A2A em ambientes de produção.
Requisitos:
+ **Porta** - os servidores A2A são executados na porta 9000 (versus 8080 para HTTP, 8000 para MCP)
+ **Host**: o contêiner deve receber `0.0.0.0`
+ **Path**
+ Os servidores A2A são montados em `/` (versus `/invocations` para HTTP, `/mcp` para MCP)
+ Verificações de saúde ao `/ping` usar GET
+ **Cartões de agente** - O A2A fornece descoberta de agentes integrada por meio de cartões de agente em `/.well-known/agent-card.json`
+ **Protocolo** - usa JSON-RPC para comunicação agent-to-agent
+ **Autenticação** - Suporta esquemas de autenticação SigV4 e OAuth 2.0
Para saber mais sobre os requisitos do servidor A2A, consulte [Implantar servidores A2A](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-a2a.html) no Runtime. AgentCore
#### `/`: POST
Esse é o principal endpoint de interação do agente quando os clientes ligam para o servidor A2A com. InvokeAgentRuntime
**Exemplo de solicitação de invocação de agente:**
```
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "req-001",
"method": "message/send",
"params": {
"message": {
"role": "user",
"parts": [
{
"kind": "text",
"text": "what is 101 * 11?"
}
],
"messageId": "12345678-1234-1234-1234-123456789012"
}
}
}
```
**Exemplo de resposta de invocação de agente:**
Resposta JSON (sem streaming):
```
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "req-001",
"result": {
"artifacts": [
{
"parts": [
{
"kind": "text",
"text": "101 * 11 is 1111"
}
]
}
]
}
}
```
**Exemplo de recuperação de cartão de agente:**
```
curl https://bedrock-agentcore..amazonaws.com/runtimes/{escaped_agent_arn}/invocations/.well-known/agent-card.json
```
#### `/ping`: GET
Esse é o endpoint para realizar verificações de saúde.
## Testando seu contêiner Bedrock AgentCore Runtime
Antes de enviar seu contêiner para AWS Marketplace, teste-o minuciosamente:
### Teste do atendente local
Testar o atendente localmente usando o Docker
```
docker run -p 8080:8080
# Test ping endpoint
curl http://localhost:8080/ping
# Test agent invocation endpoint
curl -X POST http://localhost:8080/invocations \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Hello world!"}'
```
### Teste do servidor MCP local
Testar o servidor MCP localmente usando o Docker
```
docker run -p 8000:8000
# Test ping endpoint
curl http://localhost:8000/ping
# Test MCP endpoint with tools/list
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"jsonrpc": "2.0","id": 1,"method": "tools/list"}'
# Test MCP endpoint with tools/call
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call", "params": {"name": "get_weather", "arguments": {"location": "New York"}}}'
```
### Teste de servidor A2A local
Teste seu servidor A2A localmente usando o Docker
```
docker run -p 9000:9000
# Test ping endpoint
curl http://localhost:9000/ping
# Retrieve agent card
curl http://localhost:9000/.well-known/agent-card.json
# Test A2A endpoint with message/send
curl -X POST http://localhost:9000/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": "req-001", "method": "message/send", "params": { "message": { "role": "user", "parts": [ { "kind": "text", "text": "what is 101 * 11?"}],"messageId": "12345678-1234-1234-1234-123456789012" }}}'
```
### Testando no Bedrock AgentCore Runtime
Depois de testar seu contêiner localmente, faça o upload para o Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) e implante-o no Amazon Bedrock Runtime. AgentCore Você pode implantar usando o console Amazon Bedrock AgentCore Runtime ou o AWS Command Line Interface (AWS CLI).
## Práticas recomendadas para configuração do contêiner
### Considerações sobre segurança
+ **Isolamento**: não armazene dados sensíveis entre invocações
+ **Autenticação**: valide todas as solicitações recebidas
+ **Registro em log**: registre em log as informações indicadas, mas evite incluir dados sensíveis
+ **Dependências**: mantenha todas as dependências atualizadas para evitar vulnerabilidades de segurança
### Otimização de desempenho
+ **Partida a frio**: otimize o contêiner para partidas rápidas a frio
+ **Uso de memória**: minimize a pegada de carbono da memória para melhorar o desempenho
+ **Concorrência**: projete o atendente para processar solicitações simultâneas de maneira eficiente
+ **Tempos limite**: implemente o processamento do tempo limite indicado
### Tratamento de erros
+ **Degradação elegante**: implemente mecanismos de fallback para quando os serviços não estão disponíveis
+ **Erros estruturados**: retorne respostas de erro bem estruturadas com códigos de status HTTP indicados
+ **Lógica de repetição**: implemente a lógica de repetição indicada para falhas transitórias
## Requisitos para AWS Marketplace submissão
Ao enviar seu contêiner AgentCore Runtime para AWS Marketplace, inclua:
+ **Imagem de contêiner** — Sua imagem de contêiner enviada para o Amazon ECR
+ **Documentação** — Documentação abrangente sobre como usar seu agente ou servidor MCP
+ **Exemplos de uso** — exemplos claros de como invocar seu agente ou servidor MCP
+ **Informações de suporte — Informações** de contato para obter suporte
+ **Informações sobre preços** — Estrutura clara de preços para seu agente ou servidor MCP
## Recursos adicionais
Para obter mais informações, consulte o seguinte:
+ [O que é o Amazon Bedrock AgentCore?](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html)
+ [O que é AWS Marketplace?](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/what-is-marketplace.html)
+ [Conceitos básicos de produtos de contêiner](container-product-getting-started.md)
## Support for AgentCore Runtime em AWS Marketplace
Para questões relacionadas à listagem do seu contêiner AgentCore Runtime em AWS Marketplace, consulte [Como obter suporte para AWS Marketplace](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/buyerguide/buyer-support.html).
Para perguntas técnicas sobre AgentCore Runtime, consulte [AWS Support e Atendimento ao cliente](https://console.aws.amazon.com/support/home#/case/create?issueType=technical).
# Integração do MCP
Servidor AWS MCP (MCP) é um padrão aberto que permite a comunicação perfeita entre agentes de IA e ferramentas externas. Quando você implementa o MCP no agente de IA ou ferramenta, os clientes podem integrar a solução diretamente aos fluxos de trabalho de atendente existentes sem um trabalho de integração da API complexo.
O MCP transforma a maneira como agentes de IA acessam recursos externos. Em vez de compilar integrações personalizadas para cada ferramenta, os atendentes usam um protocolo padronizado para descobrir, conectar e interagir com serviços compatíveis com MCP. Essa abordagem reduz a complexidade da integração e permite plug-and-play a funcionalidade.
Para obter mais informações sobre a implementação Servidor AWS MCP em seu agente ou ferramenta, consulte[Integração do MCP](#integrating-mcp).
**Topics**
+ [Principais benefícios da Servidor AWS MCP integração](#mcp-benefits)
+ [Servidor AWS MCP Arquitetura e componentes](#mcp-architecture)
+ [Requisitos técnicos para Servidor AWS MCP implementação](#mcp-implementation)
+ [Testes e validação](#mcp-testing)
+ [Requisitos de documentação](#mcp-documentation)
+ [Recursos adicionais do](#mcp-resources)
## Principais benefícios da Servidor AWS MCP integração
A integração do MCP oferece vantagens tanto para fornecedores de agente de IA quanto para usuários finais.
### Vantagens para fornecedores de agente de IA
+ Entre em contato com clientes usando soluções de desenvolvimento de IA populares que deem suporte ao MCP.
+ Reduza o atrito na integração do cliente com a integração padronizada.
+ Permita a descoberta por meio de aplicativos cliente compatíveis com MCP.
+ Dê suporte a várias plataformas de cliente com uma única implementação.
### Vantagens para usuários finais
+ Adicione os recursos aos fluxos de trabalho de IA existentes sem desenvolvimento personalizado.
+ Use interfaces de Servidor AWS MCP cliente familiares que eles já conhecem.
+ Aproveite o processamento de protocolos automático e do gerenciamento de erros.
+ Acesse as ferramentas por meio de várias plataformas e aplicações de IA.
+ Mantenha a autenticação consistente em todos os serviços Servidor AWS MCP habilitados.
## Servidor AWS MCP Arquitetura e componentes
Servidor AWS MCP usa uma arquitetura cliente-servidor em que seu agente ou ferramenta de IA atua como um Servidor AWS MCP servidor. Os aplicativos do cliente (Servidor AWS MCP clientes) se conectam ao seu servidor para acessar seus recursos.
O protocolo define estes três tipos principais de recursos:
+ **Ferramentas**: funções que os atendentes podem chamar para realizar ações.
+ **Recursos**: fontes de dados que os atendentes podem ler ou consultar.
+ **Prompts**: modelos de prompt predefinidos que os atendentes podem usar.
## Requisitos técnicos para Servidor AWS MCP implementação
Seu Servidor AWS MCP servidor deve implementar as seguintes especificações principais do protocolo:
+ Protocolo de comunicação JSON-RPC 2.0
+ Tipos e formatos de Servidor AWS MCP mensagem padrão
+ Anúncio e descoberta da capacidade
+ Autenticação e gerenciamento de sessões
+ Processamento de erros e relatórios de status
### Etapas de implementação
1. Defina as capacidades (ferramentas, recursos ou prompts).
1. Implemente a interface Servidor AWS MCP do servidor.
1. Crie esquemas de recursos usando o esquema JSON.
1. Implemente autorização e autenticação.
1. Adicione tratamento de erros e registro em log.
1. Teste com clientes Servidor AWS MCP compatíveis.
1. Documente os recursos para clientes.
### Definição do recurso de exemplo
```
{
"name": "search_knowledge_base",
"description": "Search the knowledge base for relevant information",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "The search query"
},
"max_results": {
"type": "integer",
"description": "Maximum number of results to return",
"default": 5
}
},
"required": ["query"]
}
}
```
## Testes e validação
Antes de listar seu agente ou ferramenta Servidor AWS MCP compatível AWS Marketplace, teste minuciosamente sua implementação:
+ Verificar a descoberta de recursos e a validação do esquema
+ Testar os fluxos de autenticação e o tratamento de erros
+ Validar o desempenho sob condições de carga variadas
+ Garanta a compatibilidade com Servidor AWS MCP clientes populares
+ Documentar todos os requisitos de configuração específicos do cliente
## Requisitos de documentação
Ao listar um agente ou ferramenta Servidor AWS MCP compatível em AWS Marketplace, inclua uma documentação abrangente:
+ Descrições e exemplos de recursos detalhados
+ Instruções de autenticação e configuração
+ Código de amostra para cenários de integração comuns
+ Guias da solução de problemas e referência de erros
+ Considerações sobre desempenho e práticas recomendadas
## Recursos adicionais do
Para obter mais informações sobre a implementação Servidor AWS MCP em seu agente ou ferramenta de IA, consulte estes recursos:
+ [Especificação do protocolo de contexto para modelos](https://modelcontextprotocol.github.io/)
+ [Repositório MCP GitHub ](https://github.com/modelcontextprotocol/mcp)
+ [AWS Marketplace Equipe de operações do vendedor](https://aws.amazon.com/marketplace/management/contact-us/) para suporte de Servidor AWS MCP integração