Construint Strands Agents amb Poques Línies de Codi: Eines Personalitzades i Integració MCP
En aquest article expliquem de manera pràctica com crear agents Strands capaços d'interactuar amb l'entorn, consumir APIs i ampliar funcionalitats mitjançant eines personalitzades i el Protocol de Context de Models MCP. A més, descrivim exemples conceptuals com un agent del clima i un servidor MCP simple tipus calculadora i com integrar-los en aplicacions reals.
Preparació i dependències bàsiques: clona el repositori https://github.com/elizabethfuentes12/strands-agent-samples o el repositori de referència https://github.com/aws-samples/sample-getting-started-with-strands-agents-course. Crea un entorn virtual de Python, activa l'entorn i instal·la dependències amb pip install -r requirements.txt. Assegura't de configurar variables d'entorn per a les claus d'API que facis servir en els teus models i serveis.
Agent del clima amb eines HTTP: un agent orientat al clima fa servir una eina HTTP que permet fer sol·licituds GET i POST a serveis com l'API del Servei Nacional del Clima. La lògica general consisteix a sol·licitar coordenades o dades de quadrícula, recuperar l'URL de pronòstic i després obtenir i formatar el pronòstic per a l'usuari. En dissenyar respostes, l'agent ha de destacar temperatura, probabilitat de precipitació i alertes, a més de traduir termes tècnics a un llenguatge accessible.
Eines personalitzades en Python: Strands permet definir eines pròpies que l'agent pot invocar. Un exemple útil és una funció que converteixi Fahrenheit a Celsius. En exposar eines com a funcions tipades i descrites clarament, l'agent pot delegar càlculs o transformacions i retornar resultats clars per a l'usuari. Documenta cada eina i gestiona errors i entrades invàlides per millorar la robustesa.
Introducció a MCP: el Protocol de Context de Models MCP estandarditza la manera com s'exposen eines perquè múltiples agents o aplicacions puguin consumir-les. Un servidor MCP actua com a catàleg d'eines accessible per xarxa i facilita la reutilització de funcionalitats com calculadora, anàlisi de text o consulta de sistemes externs.
Exemple de servidor MCP tipus calculadora: implementa un servidor que exposi operacions aritmètiques bàsiques com suma, resta, multiplicació i divisió. Cada operació es registra com a eina amb descripció i signatures clares. Per a la divisió, inclou validació per evitar divisions entre zero. El servidor pot executar-se sobre un transport HTTP compatible amb streaming per facilitar la interacció en temps real amb agents.
Connexió de l'agent al servidor MCP: des de l'agent Strands crea un client MCP apuntant a l'URL del servidor. Obtén la llista d'eines disponibles i crea l'agent passant aquestes eines al constructor. Defineix un prompt del sistema que expliqui que l'agent ha d'usar les eines MCP per fer càlculs en lloc de fer-ho localment, i que ha d'explicar el procés a l'usuari.
Proves i desplegament: executa el servidor MCP en un entorn controlat i després llança l'agent. Valida crides d'exemple com consultes de clima o càlculs aritmètics. Monitoritza logs i comportament de l'agent per ajustar prompts, gestió d'errors i temps d'espera. Per a producció, considera desplegar en contenidors i orquestadors que optimitzin disponibilitat i escalat.
Bones pràctiques: seguretat primer, limitant permisos i accés a recursos; gestió robusta d'errors en cada eina; control de recursos en processar fitxers grans; disseny d'eines composables per combinar capacitats; i documentació clara de totes les eines i endpoints MCP. A més, implementa autenticació i autorització al servidor MCP si es comparteix en entorns empresarials.
Serveis complementaris i observabilitat: integra solucions d'observabilitat per traça i avaluació de comportaments d'agent, i usa pipelines d'avaluació automàtica per mesurar precisió i cost. Considera mecanismes de caching per a dades externes i limitació de taxes en crides a APIs públiques.
Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO és una empresa de desenvolupament de programari especialitzada en aplicacions a mida i programari a mida. Som experts en intel·ligència artificial i en la creació d'agents IA per a empreses, a més d'oferir serveis de ciberseguretat, serveis cloud aws i azure, i solucions de serveis intel·ligència de negoci. Dissenyem i despleguem aplicacions que integren models conversacionals, pipelines de dades i visualització amb Power BI per donar suport a la presa de decisions. Si busques IA per a empreses o consultoria en power bi i analítica avançada, Q2BSTUDIO ofereix solucions end to end que van des de l'avaluació de requisits fins al lliurament i manteniment.
Casos d'ús recomanats: assistents per a suport tècnic, agents que consultin sistemes interns i APIs per automatitzar tasques, quadres de comandament integrats amb Power BI per a observabilitat de dades i models, i acceleradors per a projectes d'intel·ligència artificial i serveis intel·ligència de negoci en entorns cloud aws i azure. També som capaços d'integrar mesures de ciberseguretat per protegir fluxos de dades i accessos a eines MCP.
Recursos útils: repositori d'exemples https://github.com/elizabethfuentes12/strands-agent-samples, guia d'inici https://github.com/aws-samples/sample-getting-started-with-strands-agents-course i documentació oficial a https://docs.strands.ai. Per a preguntes d'implementació i consultoria en projectes a mida contacta amb Q2BSTUDIO per rebre assessorament en arquitectura, selecció de models i desplegament al núvol.
Què segueix: continuarem publicant guies sobre comunicació agent a agent A2A, observabilitat i avaluació d'agents, integracions amb solucions RAG i eines de monitoratge per a desplegaments en producció. Mantén-te atent a noves implementacions i exemples pràctics que simplifiquen la construcció d'agents IA amb eines personalitzades i integració MCP.
Gràcies per llegir i per confiar en Q2BSTUDIO per als teus projectes de programari a mida, intel·ligència artificial, ciberseguretat i serveis cloud aws i azure.
