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為 AgentCore Gateway MCP 客戶端建立安全的 OAuth 授權碼流程
💡學習如何透過為 MCP 客戶端實作標準 OAuth 流程，來保護您的 AI 代理基礎架構。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
為 MCP 伺服器實作 OAuth 授權碼流程作為入站驗證機制
為什麼重要
此整合使企業能夠對 AI 代理執行嚴格的身份管理，從而降低生產環境中未經授權存取的風險。
下一步行動
檢查貴組織的身份提供者配置，並依照指南將用戶識別權杖對應至您的 AgentCore Gateway MCP 端點。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •為 MCP 伺服器實作 OAuth 授權碼流程作為入站驗證機制
- •與組織的身份提供者整合以進行用戶驗證
- •確保 Amazon Bedrock 上 AI 助理互動的生產級安全性
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 14 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •AgentCore Gateway 透過將現有的 REST API（支援 OpenAPI 規範和 Smithy 模型）和 AWS Lambda 函數轉換為符合模型上下文協定 (MCP) 的工具，來集中化工具存取並處理協定轉換，為 AI 助理提供統一的介面以發現和使用工具。
- •AgentCore Identity 服務負責管理 AI 助理身份、將憑證安全地儲存在令牌保險庫中，並支援雙向 OAuth 流程：用於呼叫者驗證的入站驗證（例如 JWT 令牌）和用於代理存取外部資源的出站驗證（支援兩階段 OAuth 和三階段 OAuth）。
- •OAuth 2.0 授權碼流程與 AgentCore Identity 的整合，使 AI 助理能夠代表使用者安全地存取受保護的 MCP 伺服器，而無需在應用程式程式碼中嵌入憑證或手動管理令牌生命週期。
- •除了 OAuth 之外，Amazon Bedrock AgentCore 還與 AWS Identity and Access Management (IAM) 深度整合，並支援 AWS PrivateLink、Amazon CloudWatch 和 AWS CloudTrail 等其他 AWS 安全服務，以提供全面的安全態勢，包括網路隔離、監控和日誌記錄。
- •AgentCore Gateway 支援使用攔截器實現自訂邏輯、存取控制和資料清理，並與 AgentCore Policy 整合，透過 Cedar 語言在閘道層實現確定性策略強制執行，將安全策略與代理邏輯分離。
🛠️ 技術深入
- OAuth 2.0 授權碼流程: 當閘道使用者發送工具/呼叫請求到 AgentCore Gateway 時，如果需要代表使用者呼叫 MCP 伺服器，則會觸發 OAuth 授權碼流程。AgentCore Gateway 會從 AgentCore Identity 請求工作負載存取令牌，並將工作負載身份和使用者的 JWT 從入站授權標頭傳遞過去。
- 令牌交換與快取: 使用工作負載存取令牌，AgentCore Gateway 會從憑證提供者請求 OAuth 2.0 存取令牌。憑證提供者會驗證使用者同意，然後將授權碼與 OAuth 2.0 授權伺服器交換為存取令牌。此令牌會被快取在 AgentCore Identity 的令牌保險庫中，並綁定到工作負載身份和使用者身份。
- 客戶端驗證方法: AgentCore Identity 支援多種 OAuth 客戶端驗證方法，包括
CLIENT_SECRET_BASIC（預設，使用 HTTP Basic 驗證）、CLIENT_SECRET_POST（在請求主體中包含憑證）和AWS_IAM_ID_TOKEN_JWT（使用 AWS IAM 簽署的 JWT 斷言）。 - 會話綁定與令牌範圍: 解決方案採用安全的會話綁定機制，以防止 CSRF 和瀏覽器交換攻擊，確保已驗證使用者與 OAuth 流程之間的連結。每個存取令牌都嚴格限定於特定的使用者會話，遵循最小權限原則。
- 憑證儲存: AgentCore Identity 提供一個安全的令牌保險庫，用於儲存 OAuth 2.0 存取令牌、OAuth 客戶端憑證和 API 金鑰。這些憑證使用 AWS Key Management Service (KMS) 金鑰進行加密，並支援客戶管理的金鑰 (CMK)。
- 閘道攔截器與策略: AgentCore Gateway 支援使用 Lambda 函數作為攔截器，以實現自訂邏輯、細粒度存取控制和資料清理。它還與 AgentCore Policy 整合，透過 Cedar 語言在閘道層強制執行確定性策略，獨立於代理的推理邏輯。
- 工具轉換: AgentCore Gateway 能夠將現有的 REST API（透過 OpenAPI 規範或 Smithy 模型）和 AWS Lambda 函數自動轉換為符合模型上下文協定 (MCP) 的工具，簡化代理與企業系統的整合。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
強化的安全功能將加速企業對 AI 助理的採用。
強大的身份驗證和授權機制解決了企業對資料安全和合規性的主要擔憂，從而能夠在敏感工作流程中更廣泛地部署 AI 助理。
AgentCore 服務的模組化將促進 AI 助理工具和整合的多樣化生態系統。
透過提供標準化介面（如 MCP）和靈活的身份驗證，開發人員可以更輕鬆地將代理連接到各種內部和第三方系統。
對確定性策略強制執行的關注將成為 AI 助理治理的標準。
將安全策略與代理邏輯分離，如 AgentCore Policy 使用 Cedar 所做的那樣，為代理行為提供了可稽核且可靠的控制，這對於受監管行業至關重要。
⏳ 時間線
2023-04
Amazon Bedrock 預覽版發布
2023-09
Amazon Bedrock 全面上市
2023-11
Amazon Bedrock 代理全面上市
2024-04
Amazon Bedrock Guardrails 全面上市
2025-10
Amazon Bedrock AgentCore（包括 Gateway 和 Identity）全面上市
2026-03
Amazon Bedrock AgentCore 中的策略功能推出
📎 來源 (14)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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