Amazon Q CLI с интеграцией Web MCP от Bright Data

В этом руководстве вы узнаете:

Что такое Amazon Q Developer CLI и каковы его основные возможности.
Как расширить его возможностями веб-взаимодействия и поиска данных, чтобы сделать его еще более интересным.
Как подключить Amazon Q CLI к серверу Bright Data MCP для создания мощного агента по кодированию ИИ.

Давайте погрузимся!

Что такое Amazon Q Developer CLI?

Amazon Q Developer CLI – это интерфейс командной строки, который позволяет разработчикам взаимодействовать с Amazon Q Developer. Если вы не знакомы с ним, Amazon Q Developer – это генеративный помощник на базе искусственного интеллекта, призванный помочь в создании, эксплуатации и преобразовании программного обеспечения.

Amazon Q Developer CLI, часто называемый просто Amazon Q CLI, доступен через инструмент с открытым исходным кодом. Он не только открывает Amazon Q Developer в вашем терминале, но и улучшает его возможности. В частности, он позволяет выполнять различные задачи разработки, понимая при этом свою кодовую базу.

Это ускоряет разработку и взаимодействие с AWS благодаря таким функциям, как:

Взаимодействие на естественном языке: Задавайте вопросы, получайте ответы и рекомендации по архитектуре AWS, ресурсам и общим задачам разработки, используя разговорные подсказки.
Агентский опыт кодирования: Обеспечивает динамичный и интерактивный опыт кодирования, предоставляя Amazon Q Developer возможность локально читать и записывать файлы, запрашивать ресурсы AWS, писать код и помогать в отладке проблем на основе локальной среды CLI.
Оперативное устранение неполадок: Упрощает процессы устранения неполадок, позволяя взаимодействовать с сервисами AWS на естественном языке, автоматически обнаруживать инфраструктуру, проводить интеллектуальный анализ журналов, выявлять первопричины и направлять их устранение.
Преобразование кода: Облегчает преобразование кода, например, обновление Java-приложений или перенос приложений .NET, с помощью пользовательских правил и автоматизированных процессов модернизации.
Интеграция с сервисами AWS: Взаимодействие со многими службами AWS и предоставление предложений по командам, что снижает необходимость запоминать синтаксис или искать документацию.

Почему вам следует расширить возможности Amazon Q CLI с помощью Bright Data Web MCP

Независимо от того, какой LLM вы настраиваете в Amazon Q CLI, все они имеют одно и то же ограничение: их знания статичны!

В конце концов, данные, на которых обучаются LLM, представляют собой моментальный снимок во времени, который может быстро устареть. Это особенно актуально в таких быстро меняющихся областях, как разработка программного обеспечения. А теперь представьте, что ваш агент Amazon Q CLI может:

Обращаться к живым руководствам в процессе написания и понимания кода.
Привлекать свежие учебники и документацию.
Просматривать динамические веб-сайты так же легко, как и локальные файлы.

Именно эти функции вы откроете, подключив Amazon Q CLI к Web MCP (также называемому Web MCP) компании Bright Data. Этот MCP-сервер предоставляет доступ к 60+ инструментам для работы с искусственным интеллектом – все они работают на базе инфраструктуры искусственного интеллекта Bright Data, построеннойна взаимодействии с интернетом и сборе данных в режиме реального времени.

Наиболее часто используемыми инструментами(даже в бесплатном варианте) являются два:

Инструмент	Описание
`scrape_as_markdown`	Соскребает контент с одной веб-страницы с расширенными опциями извлечения, возвращая данные в формате Markdown. Может обходить обнаружение ботов и CAPTCHA.
`search_engine`	Извлечение результатов поиска из Google, Bing или Yandex. Возвращает данные SERP в формате JSON или Markdown.
Помимо этих, существует еще ~60 специализированных инструментов для взаимодействия с веб-страницами (например, `scraping_browser_click`) и сбора структурированных данных с различных доменов, таких как LinkedIn, Amazon, Yahoo Finance, TikTok и других. Например, инструмент `web_data_linkedin_person_profile` может получить структурированную информацию о профиле с публичных страниц профиля LinkedIn.

Узнайте, как Web MCP работает в Amazon Q CLI!

Как интегрировать Web MCP от Bright Data в Amazon Q CLI

Следуя этому руководству, вы узнаете, как установить Amazon Q Developer CLI локально и настроить его для интеграции Bright Data Web MCP. В результате вы получите усовершенствованный агент кодирования с доступом к более чем 60 веб-инструментам.

После настройки агент CLI будет использован в примере задачи для:

Соскребать страницу профиля LinkedIn в режиме реального времени для сбора фактических данных профиля.
Хранить собранные данные локально в файле JSON.
Создать сценарий Node.js для загрузки и обработки этих данных.

Выполните следующие шаги, чтобы начать работу!
Примечание: В этом руководстве рассматривается использование Amazon Developer Q в CLI. Аналогичная настройка может быть применена и для интеграции непосредственно в вашу IDE, как описано в официальной документации.

Предварительные условия

Прежде чем приступить к работе, убедитесь, что у вас есть все необходимое:

Среда macOS или Linux (пользователи Windows должны использовать подсистему Windows для Linux).
Локально установленный Node.js (мы рекомендуем последнюю версию LTS).
Идентификатор Amazon AWS Builder ID.
Учетная запись Bright Data с настроенным API-токеном.

Пока не стоит беспокоиться о настройке Bright Data, так как вы пройдете через это в следующих шагах.

Также полезно (но необязательно) иметь некоторые базовые знания, такие как:

Общее понимание того , как работает MCP.
Некоторое знакомство с Web MCP Bright Data и инструментами, которые он предоставляет.

Шаг № 1: Установите Amazon Q Developer CLI

Следуя официальному руководству для вашей операционной системы, установите Amazon Q CLI. Если вы работаете под Windows, вам нужно следовать руководству для Ubuntu без GUI и применить его в своем экземпляре WSL.

Во время установки вам будет задано несколько вопросов. Выберите правильные ответы в соответствии с вашим сценарием:

The questions asked by Amazon Q Developer CLI on installation

Затем авторизуйтесь в Amazon Q Developer CLI в браузере, используя предоставленный код. Если у вас еще нет идентификатора Amazon AWS Builder ID, вас проведут через процесс его создания.

Если все работает так, как ожидалось, вы должны увидеть:

Amazon Q CLI успешно установлен на вашей машине.

Перезагрузите систему и запустите Amazon Q Developer CLI с помощью команды:

Результат должен быть следующим:

Обратите внимание, что модель по умолчанию установлена на Claude Sonnet 4. Вы можете изменить его в любое время с помощью команды /model. На данный момент для сеансов чата доступны следующие модели Anthropic:

Claude Sonnet 4 (по умолчанию)
Клод 3.7 Сонет
Клод 3.5 Сонет

Отлично! Amazon Q Developer CLI теперь установлен и готов к использованию.

Шаг № 2: Убедитесь, что Web MCP работает

Прежде чем подключать агента Amazon Q к Web MCP Bright Data, сначала убедитесь, что ваша машина может запускать MCP-сервер.

Если вы еще этого не сделали, начните с создания учетной записи Bright Data. Если она у вас уже есть, просто войдите в нее. Для быстрой настройки откройте страницу “MCP” в своей учетной записи и следуйте инструкциям:

The Bright Data “MCP” page in your account

В противном случае выполните следующие шаги.

Сначала сгенерируйте API-ключ Bright Data и сохраните его в надежном месте. В этом руководстве мы будем считать, что ключ API имеет права администратора, так как это упрощает процесс интеграции.

Затем выполните следующую команду для глобальной установки Web MCP:

npm install -g @brightdata/mcp

Проверьте, что локальный MCP-сервер работает, выполнив команду:

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" npx -y @brightdata/mcp

Замените место <YOUR_BRIGHT_DATA_API> своим настоящим API-токеном Bright Data. Команда устанавливает требуемый API_TOKEN env, а затем запускает Web MCP с помощью пакета @brightdata/mcp.

В случае успеха вы должны увидеть журналы, аналогичные приведенным ниже:

При первом запуске пакет создает две зоны по умолчанию в вашей учетной записи Bright Data:

mcp_unlocker: Зона для Web Unlocker.
mcp_browser: Зона для Browser API.

Эти зоны необходимы Web MCP для работы всех его 60+ инструментов.

Чтобы убедиться в том, что они созданы, войдите в панель управления Bright Data и перейдите на страницу“Proxies & Scraping Infrastructure“. Вы должны увидеть эти две зоны в списке:

The mcp_unlocker and mcp_browser zones created by the Web MCP at startup

Если ваш API-токен не имеет прав администратора, эти зоны не будут созданы для вас. В этом случае вам придется добавить их вручную в приборной панели и настроить их имена с помощью переменных окружения(подробности см. на странице GitHub).

Примечание: По умолчанию на сервере MCP доступны только инструменты search_engine и scrape_as_markdown(которые можно использовать бесплатно!).

Чтобы разблокировать расширенные возможности, такие как автоматизация браузера и структурированные потоки данных, включите режим Pro. Для этого перед запуском сервера MCP установите переменную окружения PRO_MODE=true:

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" PRO_MODE="true" npx -y @brightdata/mcp

Помните, что режим Pro открывает все 60+ инструментов, но он не входит в бесплатный уровень и может потребовать дополнительной оплаты.

Отлично! Вы подтвердили, что сервер Web MCP работает на вашей машине. Остановите процесс сервера, поскольку вы будете настраивать Amazon Q CLI на автоматический запуск и подключение к нему.

Шаг № 3: Настройка Web MCP Bright Data в Amazon Q CLI

Amazon Q CLI поддерживает глобальную интеграцию MCP через пользовательский файл конфигурации JSON, расположенный в папке ~/.aws/amazonq.

Как показано в официальном сообщении блога об интеграции MCP, создайте новый файл с именем mcp.json в каталоге конфигурации Amazon Q CLI:

nano ~/.aws/amazonq/mcp.json

Убедитесь, что он содержит конфигурацию JSON, приведенную ниже:

{
  "mcpServers": {
    "brightData": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@brightdata/mcp"
      ],
      "env": {
        "API_TOKEN": "<ВАШ_BRIGHT_DATA_API_KEY>",
        "PRO_MODE": "true"
      }
    }
  }
}

Замените <YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY> ключом API Bright Data, который вы сгенерировали и протестировали ранее. Для получения более подробной информации о синтаксисе конфигурации обратитесь к официальной документации.

В приведенном выше содержимом JSON:

Объект mcpServers определяет MCP-серверы, известные Amazon Q CLI.
В элементе brightData указывается команда(npx) вместе с необходимыми переменными окружения. Здесь API_TOKEN аутентифицирует Web MCP, а PRO_MODE является необязательной (но рекомендуется для раскрытия полного набора доступных инструментов).

Короче говоря, файл mcp.json предписывает всем экземплярам Amazon Q Developer CLI выполнять ту же команду npx, которую вы тестировали ранее, с необходимыми переменными окружения.

Круто! Теперь агент CLI может запускаться и подключаться непосредственно к серверу Bright Data Web MCP.

Шаг № 4: Убедитесь в доступности инструментов Web MCP

Проверьте, что интеграция MCP работает, заново запустив Amazon Q CLI:

На этот раз вы должны увидеть сообщение о том, что настроенный MCP-сервер был загружен:

The brightData MCP server has been loaded successfully

Это подтверждает, что сервер Bright Data MCP был запущен и подключен в соответствии с планом.

Чтобы убедиться, что все инструменты доступны, выполните команду /tools:

Здесь, если включен PRO_MODE, вы должны увидеть 60 с лишним инструментов в списке. В противном случае в списке будут только два основных инструмента: scrape_as_markdown и search_engine.

Замечательно! Интеграция Bright Data Web MCP в Amazon Q CLI работает отлично.

Шаг № 5: Запустите задачу в Amazon Q CLI

Проверьте новые веб-возможности вашего агента Amazon Q Developer CLI с помощью следующего запроса:

Извлеките данные из https://it.linkedin.com/in/antonello-zanini и сохраните их в локальном файле с именем profile.json. Затем создайте простой сценарий Node.js, который загрузит файл JSON и выведет его содержимое.

Введите приглашение и нажмите Enter, чтобы выполнить его. Вы должны увидеть поведение, похожее на это:

Task execution in Amazon Q Developer CLI

GIF ускорен, но вот что происходит шаг за шагом:

Агент определяет, что ему необходимо получить данные LinkedIn. Для этого LLM выбирает соответствующий инструмент MCP(web_data_linkedin_person_profile) и подготавливает правильные аргументы, извлеченные из подсказки(https://it.linkedin.com/in/antonello-zanini).
Вам будет предложено одобрить выполнение выбранного инструмента.
После одобрения агент собирает целевые данные, показывает их вам и запрашивает разрешение на сохранение в локальном файле profile.json.
После получения разрешения данные профиля LinkedIn сохраняются в файле profile.json.
Агент показывает сценарий Node.js(load_profile.js) для чтения данных из profile.json и их печати, запрашивая разрешение на создание файла.
После получения разрешения файл load_profile.js создается.
Наконец, агент предоставляет инструкции по запуску сгенерированного сценария Node.js.

Во время выполнения вы можете убедиться, что был использован правильный инструмент Bright Data Web MCP, проверив журналы:

web_data_linkedin_person_profile tool usage

Фантастика! Все сработало так, как было задумано. Далее проверьте выходные данные и попробуйте запустить полученный сценарий Node.js.

Шаг № 6: Изучите выходные данные

По окончании выполнения агента кодирования CLI ваш рабочий каталог должен содержать:

├──── profile.json
└── load_rofile.js

Откройте каталог проекта в Visual Studio Code (или в вашей любимой IDE) и просмотрите файл profile.json:

Важно: данные в profile.json получены из Bright Data LinkedIn Scraper, который был вызван через специальный инструмент web_data_linkedin_person_profile MCP. Другими словами, то, что вы видите, – это реальные данные LinkedIn, а не галлюцинации или выдуманный контент, сгенерированный Sonnet 4!

Данные LinkedIn были получены правильно, в чем вы можете убедиться, взглянув на публичную страницу профиля LinkedIn, на которую ссылается подсказка.

Не забывайте, что скреативить LinkedIn довольно сложно из-за сложной системы защиты от ботов. Обычный LLM не сможет надежно выполнить эту задачу, что доказывает, насколько мощным стал ваш агент кодирования благодаря интеграции с Web MCP.

Далее проверьте файл load_profile.js:

Протестируйте скрипт Node.js с помощью:

node load_profile.js

На выходе должно получиться следующее:

Обратите внимание, как сгенерированный ИИ скрипт печатает данные, полученные с помощью LinkedIn, как и планировалось.

И вуаля! Попробуйте свой агент Amazon Q CLI + Web MCP с различными подсказками и изучите расширенные рабочие процессы с данными, управляемые LLM, прямо в CLI.

Заключение

В этой статье вы узнали, как подключить Amazon Developer Q CLI к Web MCP от Bright Data(который теперь доступен на бесплатном уровне!). В результате вы получили обогащенный агент кодирования ИИ с доступом к более чем 60 инструментам для извлечения и взаимодействия с веб-данными.

Для создания сложных агентов ИИ изучите весь спектр продуктов и услуг, доступных в инфраструктуре ИИ Bright Data. Эти решения поддерживают широкий перечень агентских сценариев, включая интеграцию CLI.

Создайте бесплатную учетную запись Bright Data сегодня и начните экспериментировать с нашими инструментами для работы с веб-данными, готовыми к искусственному интеллекту!

Пробная версия Начать с Гугла