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AgentCore プロジェクト検出

Amazon Bedrock AgentCore プロジェクトのインベントリを収集し、助言を行う前に現状を報告します。既存の AgentCore リソースとその所有者を特定します。

AgentCore プロジェクト検出 とは?

このスキルは、Amazon Bedrock AgentCore プロジェクトの包括的なディスカバリを実行し、プロジェクト内のすべての AgentCore 関連リソース、その所有者、および設定を特定します。Terraform (`aws_bedrockagentcore_*`, `awscc_*`)、CDK コンストラクト、AgentCore CLI (`agentcore.json`)、非推奨のスターターキット (`.bedrock_agentcore.yaml`)、boto3 `bedrock-agentcore` クライアント、AgentCore Python SDK、エージェントフレームワーク (Strands、LangGraph、LangChain、Claude Agent SDK、CrewAI、OpenAI Agents、ADK など)、MCP サーバー、API Gateway ルートと Lambda、Cognito プール、JWT オーソライザー、AWS リージョンとサービスの可用性、Terraform 制約、Terragrunt、Lambda トレーシングを検出します。読み取り専用で、結果は `DSC0xx` 帯に分類されます。このスキルは、見慣れないプロジェクトで他の AgentCore スキルを使用する前に実行する必要があり、「何があるか」「このリポジトリは AgentCore 対応か」「どのリージョンか」といった質問に答えます。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alexaiarchitect/agentcore-skills/tree/HEAD/skills/agentcore-discover

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ドキュメント

AgentCore プロジェクトを検出する

ディスカバリは、他のすべてのスキルが信頼するパスです。証拠(すべての主張に対するファイルと行番号)とともに回答し、答えられない場合は「未解決」と報告します。リージョンや所有者を誤ると、後続のすべてのステップが誤ったものになるためです。たとえば、Terraform で生成されたゲートウェイが、AgentCore CLI がすでに所有しているリソースと競合し、デプロイのたびに競合が発生します。

${CLAUDE_SKILL_DIR} は、スキルランタイムによってこのスキル自身のディレクトリに設定されます。以下のすべてのコマンドでそのまま使用してください。兄弟スキルのスクリプトは ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../<skill>/scripts/ にあります。

フロー

  1. 検出.

    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/discover.py <project>
    

    --json で構造化形式、--focus agentcore,app,auth,region,terraform,tracing で範囲を絞ります。リポジトリルートを指定してください。サブディレクトリを指定すると、モジュール呼び出しや Terragrunt スタックが解決されません。

  2. 報告 は以下の順序で Found ブロックを表示します: AgentCore(ドアとリソース)、アプリケーション(フレームワーク、MCP サーバー、/mcp ルートとその背後にある Lambda)、認証、リージョン(可用性行を含む)、Terraform(制約、ロック、Terragrunt)、トレーシング。次に Missing、その後に findings。

  3. オプション. レポートの Options セクションは順序付けされており、各オプションに費用層が 1 つずつ付いています。読み上げてください。新しいオプションを発明しないでください。

  4. 確認 は AskUserQuestion で次のスキルをユーザーに確認し、Skill で呼び出します。ディスカバリ自体は何も書き込みません。

  5. 検証は不要: ディスカバリには確認すべき副作用はありません。ユーザーが事実(リージョンや所有者など)を修正した場合は、修正された入力を使用して再実行し、レポートを上書きしないでください。

検出するもの

質問読み取る証拠詳細
AgentCore が使用されているか、誰が所有しているか?.tf、CDK ソース、agentcore.json、.bedrock_agentcore.yaml、boto3 呼び出しwhat-discovery-detects.md
どのフレームワークと MCP サーバーか?インポート、デコレータ、registerTool、FastMCPframework-signatures.md
どのリージョンで、何が提供されているか?provider ブロック、変数デフォルト、Terragrunt、tfvarslib/agentcore_skills/data/regions.json のリージョンテーブル
現在のトークンの動作は?aws_cognito_*、aws_apigatewayv2_authorizerwhat-discovery-detects.md

DSC0xx 帯

ID重要度トリガー
DSC001エラー読み取るものがない: Terraform、コード、コンテナ、マニフェストのいずれも存在しない
DSC002警告AWS リージョンを解決できなかった
DSC003警告スターターキット設定(その CLI はサポート終了)
DSC004警告AgentCore が複数のツール(Terraform、CDK、AgentCore CLI)で宣言されている
DSC005警告コアサービスが解決されたリージョンで提供されていない

決定ルール

  • エイリアスなしの provider がリージョンを決定します。 CloudFront 証明書用にエイリアスされた us_east_1 provider はリストに含まれますが、選択されません。
  • /mcp で終わるルートは MCP エンドポイントです。 その背後にある Lambda は名前ではなく統合によって見つけられます。
  • 存在しないことは「見つからない」であり、「存在しない」ではありません。 パターンは TypeScript で否定を証明できません。検索した内容を述べてください。

スクリプト

コマンド動作終了コード
scripts/discover.py <project> [--focus ...] [--json]インベントリとギャップレポート0: ブロックなし、1: エラーあり、2: 不正なターゲット

完了チェックリスト

  • discover.py がリポジトリルートに対して実行され、その出力が表示された。
  • リージョン、その証拠、および可用性行が示された。
  • すべての AgentCore 所有者(Terraform、CDK、AgentCore CLI、ツールキット)が名前で示されたか、または「まだなし」と示された。
  • 推奨オプションがその費用層とともに提示され、ユーザーが選択した。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Put Amazon Bedrock AgentCore infrastructure behind a plan-only CI gate. Generates a GitHub Actions workflow that, on pull requests touching the infrastructure, runs the static AgentCore review (`ACR0xx`), `terraform fmt -check`, `init`, `validate`, a saved `plan` (Terraform or Terragrunt) with a read-only OIDC role, `show -json`, and the plan policy (`CI0xx`: no delete or replace of memories, gateways, credential providers, workload identities, user pools or tables without an explicit per-address allowance; no `*` on `*`; no gateway with `authorizer_type = NONE`; pinned MCP revisions), then uploads the plan JSON. Nothing in it applies. The plugin's stdlib-only library is vendored into `ci/agentcore/` so the job needs nothing from the plugin, and action pins are reused from the repository's own SHA-pinned workflows. `policy_check.py` also runs locally on any saved plan. Use when asked to "add CI for the AgentCore Terraform", "gate the plan", "block destructive changes", "policy check the plan", "plan on ...

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Estimate what Amazon Bedrock AgentCore will cost per month from a usage profile, line by line with the formula for each line, and put a budget and a usage alarm around it. Prices the published AgentCore rate card (Gateway invocations, search and tool indexing; Identity token requests, free through Runtime or Gateway; Runtime vCPU-hours billed only while active and GB-hours; Memory short-term events — per 1,000 events until 2026-10-05, per GB from 2026-10-06 — and long-term records and retrievals; Evaluations tokens), prices model tokens only at the user's own per-1,000 rates, and lists what it does not price (Lambda, API Gateway, CloudWatch, X-Ray, DynamoDB) so the total is never mistaken for the bill. Generates an AWS Budget filtered to AgentCore with forecast and actual alerts, plus a CloudWatch alarm on gateway invocations, as Terraform after a dry run. Findings are the `CST0xx` band. Use when asked "what will AgentCore cost", "estimate the gateway bill", "is there a free tier", "memory pricing chang...

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Scaffold Amazon Bedrock AgentCore resources as infrastructure as code: a Runtime (ECR repository, service role, `aws_bedrockagentcore_agent_runtime` with a JWT authorizer and lifecycle settings), a Gateway (role, JWT authorizer, pinned MCP revisions, one target), Identity (Cognito M2M client plus an OAuth2 credential provider with write-only secrets) or Memory (memory, strategies, customer-managed key). Terraform modules are the default and the recommendation; a TypeScript CDK stack with the `aws-bedrockagentcore` L1 constructs and the AgentCore CLI (`@aws/agentcore`) commands are offered for teams already on them. Every write is shown as a plan first (`--dry-run`), existing files are never overwritten without `--force`, and nothing is planned or applied. Use when asked to "create an AgentCore runtime", "scaffold a gateway", "add AgentCore memory", "write the Terraform for AgentCore", "start a new AgentCore stack", or "give me the CDK for this". Don't use for a gateway in front of an existing Lambda, HT...

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Plan the deployment of Amazon Bedrock AgentCore infrastructure and its rollback, and hand the user the exact commands — never running them. Finds the root module (or Terragrunt stack) that actually reaches the AgentCore resources, orders what comes up (identity and roles, then gateway, runtime and memory, then targets and strategies, then log delivery), flags where a first apply trips (IAM propagation, creation-only semantic search, Transaction Search before TRACES delivery, an old provider lock, no remote backend), checks published quotas (targets per gateway, tools per target), and emits init / validate / plan-to-file / show -json / policy check / apply of that saved plan, the post-apply checks, and the rollback for each kind of change. Findings are the `DPL0xx` band; the cost tier is `aws` because the commands create billable resources. Use when asked to "deploy the gateway", "apply this", "what order do I apply in", "how do I roll back", "will this hit a quota", "give me the terraform commands". Don...

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