MoEngage 用 AgentCore 网关把 400 个私有 API 变成 agent 工具
AWS ML Blog · rss · 2026-10-30
AWS ML Blog 与 MoEngage 联合复盘:如何把 25 个团队、分布在 7 个 AWS 区域私有 VPC 里的约 400 个内部 REST API,安全地变成 AI agent 可调用的工具,节省约 6 个月平台工程量,新 API 接入从数天缩短到数小时。
核心原则:各业务团队不做 MCP,只维护 OpenAPI spec;AI 平台团队统一拥有 MCP 层。否则 20+ 个 MCP server 意味着 20+ 套部署、监控与协议兼容负担。
四大约束:
- 一切不暴露公网端点;不做逐集成的 NAT/代理/VPN 组网
- 身份上下文(租户/用户/角色)由服务端注入,不能成为模型可见、可篡改的工具参数
- 400 个工具按每工具约 50 token 计,完整 tools/list 超 2 万 token,必须服务端裁剪而非客户端过滤
AgentCore Gateway 方案:托管 MCP server,直接从 OpenAPI spec 生成 MCP 工具(命名 TargetoperationId),spec 变更工具自动跟随;Cedar 策略用 partial evaluation 在序列化前按主体过滤 tools/list(如 QA bot 只见读工具,写操作根本不下发);通过 Amazon VPC Lattice 托管出口访问内部服务,入站仅走 VPC interface endpoint;网关内置语义搜索能力(xamzbedrockagentcoresearch),agent 可按任务描述找工具,顺带消除了工具改名脆弱性。
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