biatoolkit 1.2.1

Biblioteca para desenvolvedores que utilizam o BiaAgentBuilder

Bia Toolkit

Biblioteca Python para facilitar o desenvolvimento de servidores MCP integrados ao Bia Agent Builder.

O objetivo da Bia Toolkit é abstrair detalhes técnicos do MCP (Model Context Protocol), fornecendo utilitários prontos para:

• Comunicação com servidores MCP
• Leitura de contexto do runtime (headers)
• Recuperação segura de parâmetros e segredos

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Principais classes da biblioteca

BiaClient

A classe BiaClient encapsula um cliente HTTP assíncrono para comunicação com servidores MCP (Model Context Protocol).

Ela esconde toda a complexidade de:

• Conexão HTTP streamable
• Inicialização de sessões MCP
• Execução de tools

Principais métodos

• list_tools()

  • Lista todas as ferramentas disponíveis no servidor MCP.

• call_tool(tool_name, params=None)

  • Executa uma ferramenta específica disponível no servidor MCP.

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BiaUtil

A classe BiaUtil fornece métodos auxiliares para uso dentro de MCP Servers, permitindo acesso fácil a:

• Headers padronizados enviados pelo runtime do Bia Agent Builder
• Parâmetros sensíveis vindos de variáveis de ambiente ou cofre de segredos (AWS SSM)

Principais métodos

• construtor

  • Recebe uma instância de FastMCP para acessar o contexto da requisição atual.

• get_header()

  • Extrai e retorna os headers customizados do runtime.
  • Retorna um objeto Header com os campos:
    • current_host: Host do ERP no qual o copilot está em execução.
    • user_email: Email do usuário autenticado.
    • jwt_token: Token JWT do usuário.
    • jsessionid: ID de autenticação do ERP.
    • organization_id: ID da organização da Bia.
    • codparc: Código do parceiro Sankhya.
    • iam_user_id: ID do usuário do BIA IAM.
    • gateway_token: Token primário do Sankhya API Gateway.

• get_parameter(parameter_name)

  • Recupera parâmetros sensíveis seguindo a ordem:
    1. Variáveis de ambiente do sistema
    2. AWS SSM Parameter Store (fallback)

  Observações importantes:

  • O SSM só é consultado se o parâmetro não existir nas variáveis de ambiente.
  • Em produção, a busca no SSM depende do header
    X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-prefix.
  • Se esse header não estiver presente, o método retorna None.

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Como utilizar

Nesta seção você encontrará uma breve descrição de como utilizar os principais recursos da biblioteca Bia Toolkit.

Criando um MCP Server

Primeiro, instale os pacotes MCP e Bia Toolkit.

pip install mcp biatoolkit

Crie um novo arquivo chamado meu_mcp_server.py com o seguinte conteúdo:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import json

mcp = FastMCP(host="0.0.0.0", stateless_http=True)

@mcp.tool()
def listar() -> str:
    """Retorna uma lista de exemplo"""
    exemplo = {
        "itens": [
            {"id": 1, "nome": "Item 1"},
            {"id": 2, "nome": "Item 2"},
            {"id": 3, "nome": "Item 3"},
        ]
    }
    return json.dumps(exemplo, indent=4, sort_keys=True)

@mcp.tool()
def adicionar(id: int, nome: str) -> str:
    """Adiciona um item à lista de exemplo"""
    novo_item = {"id": id, "nome": nome}
    return json.dumps(novo_item, indent=4, sort_keys=True)

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http")

Entendendo o código

• FastMCP: Cria um servidor MCP que pode hospedar suas ferramentas.
• @mcp.tool(): Decorador que transforma suas funções Python em ferramentas MCP.
• Tool: Duas ferramentas simples que demonstram diferentes tipos de operação.

⚠️ IMPORTANTE: Para fazer o deploy no ambiente do Bia Agent Builder, o nome do arquivo, que neste exemplo é meu_mcp_server.py, será utilizado para gerar um pacote Python. Este pacote deverá ser único no Bia Agent Builder. Portanto, no deploy, caso este pacote já exista no Bia Agent Builder, você precisará renomear o seu arquivo.

Iniciando o servidor localmente

Para executar o seu servidor localmente:

python meu_mcp_server.py

Você deverá receber uma mensagem no console semelhante à imagem a seguir:

Como testar o servidor local

Crie um novo arquivo chamado local.py com o seguinte conteúdo:

import asyncio
from biatoolkit.basic_client import BiaClient

MCP_SERVER_URL = "http://0.0.0.0:8000/mcp"
client = BiaClient(MCP_SERVER_URL)

async def list_tools():
    tools = await client.list_tools()
    for tool in tools.tools:
        print(f"Tool: {tool.name}, Description: {tool.description}")

async def call_tool(tool_name: str, params: dict = None):
    result = await client.call_tool(tool_name, params)
    print(result.content[0].text)

async def main():
    await list_tools()

asyncio.run(main())

Entendendo o código

• BiaClient: É uma classe da biblioteca Bia Toolkit que encapsula um cliente HTTP para comunicação com servidores MCP.
• list_tools: Executa a instrução client.list_tools() para recuperar todas as ferramentas disponíveis no servidor MCP.
• call_tool: Executa a instrução client.call_tool(tool_name, params) para executar uma ferramenta específica do servidor MCP.

Executando o código

⚠️ Certifique-se de que o servidor MCP meu_mcp_server.py ainda esteja em execução.

Execute o arquivo local.py em outro terminal:

python local.py

Você deverá ver a saída no console semelhante a:

Caso deseje testar a execução de uma tool, basta alterar o método main conforme a seguir:

async def main():
    await call_tool("adicionar", {"id": 4, "nome": "Novo item"})

Veja que o método call_tool possui dois parâmetros:

• O primeiro é o nome da tool que queremos executar.
• O segundo é um dicionário com os parâmetros da tool, sendo o segundo (opcional) caso exista.

Ao executar o arquivo local.py, você deverá ver a saída no console semelhante a:

Enviando parâmetros via header

Se seu servidor MCP estiver sendo executado localmente, você conseguirá informar qualquer parâmetro no header da requisição. Entretanto, quando o seu servidor MCP estiver hospedado no ambiente de produção do Bia Agent Builder (AWS Bedrock AgentCore), apenas os parâmetros abaixo podem ser utilizados.

⚠️ QUALQUER OUTRO PARÂMETRO SERÁ IGNORADO PELO SERVIDOR. ⚠️

• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-current-host: Host do ERP no qual o copilot está em execução.
• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-user-email: Email do usuário autenticado.
• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-jwt-token: JWT token do usuário -> SankhyaID, SankhyaPass ou Token interno Bia.
• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-jsessionid: ID de autenticação do ERP.
• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-organization-id: ID da organização da Bia.
• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-codparc: Código do parceiro (parceiro Sankhya).
• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-iam-user-id: ID do usuário do BIA IAM.
• X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-gateway-token: Token primário do Sankhya API Gateway.

import asyncio
from biatoolkit.basic_client import BiaClient

MCP_SERVER_URL = "http://0.0.0.0:8000/mcp"

# Se seu servidor MCP estiver sendo executado **localmente**, você conseguirá informar qualquer parâmetro
# no `header` da requisição. Entretanto, quando o seu servidor MCP estiver hospedado no ambiente de produção
# do Bia Agent Builder (AWS Bedrock AgentCore), apenas os parâmetros abaixo podem ser utilizados.

# Ao utilizar os serviços de interação com a Bia (/agent/stream, /agent/message ou /agent/invoke), 
# os parâmetros abaixo já são automaticamente preenchidos e enviados pelos serviços.
headers = {
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-current-host": "current-host-123456", # Host do ERP no qual o copilot está em execução.
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-user-email": "user-email-123456", # Email do usuário autenticado.
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-jwt-token": "jwt-token-123456", # JWT token do usuário -> SankhyaID, SankhyaPass ou Token interno Bia.
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-jsessionid": "jsessionid-123456", # ID de autenticação do ERP.
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-organization-id": "123", # ID da organização da Bia.
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-codparc": "456", # Código do parceiro (parceiro Sankhya).
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-iam-user-id": "789", # ID do usuário do BIA IAM.
    "X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Custom-gateway-token": "gateway-token-123456", # Token primário do Sankhya API Gateway.
    "Content-Type": "application/json"
}

client = BiaClient(MCP_SERVER_URL, headers=headers)

async def list_tools() -> None:
    tools = await client.list_tools()
    for tool in tools.tools:
        print(f"Tool: {tool.name}, Description: {tool.description}")


async def call_tool(tool_name: str, params: dict = None) -> None:
    result = await client.call_tool(tool_name, params)
    print(result.content[0].text)


async def main():
    await call_tool("listar")
    
    
asyncio.run(main())

...existing code...

Para recuperar os parâmetros no MCP Server que foram enviados por meio do header da requisição, basta utilizar a classe BiaUtil conforme a seguir:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from biatoolkit.util import BiaUtil

mcp = FastMCP(host="0.0.0.0", stateless_http=True)

@mcp.tool()
def processar() -> str:
    """Executa o processamento de algo"""
    
    util = BiaUtil(mcp)
    header = util.get_header()

    # Exemplo de uso dos parâmetros do header. Utilize conforme a necessidade 
    # do seu processamento, como autenticação de endpoints, identificação, etc.
    
    print("Valor do parâmetro current_host:", header.current_host)
    print("Valor do parâmetro user_email:", header.user_email)
    print("Valor do parâmetro jwt_token:", header.jwt_token)
    print("Valor do parâmetro jsessionid:", header.jsessionid)
    print("Valor do parâmetro organization_id:", header.organization_id)
    print("Valor do parâmetro codparc:", header.codparc)
    print("Valor do parâmetro iam_user_id:", header.iam_user_id)
    print("Valor do parâmetro gateway_token:", header.gateway_token)
    
    return f"Processamento executado"

    
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http")

Recuperando parâmetros do cofre de segredos

Você pode utilizar parâmetros sensíveis de duas formas:

• Usando arquivos .env para execução local.
• Usando o cofre de segredos do Bia Agent Builder para execução em ambiente produtivo.
  • Você pode adicionar parâmetros sensíveis no cofre de segredos do Bia Agent Builder. Para adicionar, alterar e excluir os parâmetros do cofre, utilize as funcionalidades da Plataforma Bia Agent Builder UI.

Para recuperar um valor sensível no seu MCP Server, utilize o método get_parameter(parameter_name: str) da classe BiaUtil.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from biatoolkit.util import BiaUtil

mcp = FastMCP(host="0.0.0.0", stateless_http=True)

@mcp.tool()
def processar() -> str:
    """Executa o processamento de algo"""
    
    util = BiaUtil(mcp)
    valor = util.get_parameter("meu_parametro")

    # Exemplo de uso do parâmetro recuperado. Utilize conforme a necessidade 
    # do seu processamento, como autenticação de endpoints, identificação, etc.

    print("Valor do parâmetro:", valor)
    return f"Processamento executado"

    
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http")

O método get_parameter(parameter_name: str) busca o parâmetro informado em duas fontes distintas. Primeiro, o método tenta buscar o parâmetro consultando as variáveis de ambiente do sistema. Caso não exista, o método tenta buscar o parâmetro na AWS SSM Parameter Store.

✅ Isso é vantajoso pois você pode armazenar o parâmetro em:

• Um arquivo .env para testes locais.
• No cofre de segredos do Bia Agent Builder para usar em ambiente produtivo.

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Validação e Coerção de Dados

O Bia Toolkit oferece funções utilitárias para normalização, sanitização e coerção de dados, facilitando o consumo seguro de entradas vindas de APIs, headers, payloads e integrações legadas.

Validação de Dados (biatoolkit.validation.validation)

Utilize a classe BiaValidation para acessar as funções de validação de forma padronizada:

• BiaValidation.parse_int_list(value, dedupe=True, keep_order=True)

  • Normaliza um valor arbitrário em uma lista de inteiros.
  • Suporta: None, int, str (extrai números), list/tuple (recursivo).
  • Ignora valores inválidos.
  • Deduplica e mantém ordem por padrão.
  • Exemplo:

    from biatoolkit.validation.validation import BiaValidation
    BiaValidation.parse_int_list("SKU=300231 x2")  # [300231, 2]
    BiaValidation.parse_int_list([1, 2, 1, 3], dedupe=False)  # [1, 2, 1, 3]
    

• BiaValidation.sanitize_like(value, max_len=80, upper=True)

  • Sanitiza texto para uso seguro em filtros LIKE/search SQL.
  • Remove caracteres fora da allowlist, limita tamanho, escapa aspas simples, %, _ e normaliza espaços.
  • Converte para maiúsculas por padrão.
  • Exemplo:

    from biatoolkit.validation.validation import BiaValidation
    BiaValidation.sanitize_like("O'Reilly")  # "O''REILLY"
    BiaValidation.sanitize_like("100%_OK")   # "100\\%\\_OK"
    

Coerção de Dados (biatoolkit.validation.coercion)

Utilize a classe BiaCoercion para acessar as funções de coerção de forma padronizada:

• BiaCoercion.ensure_list(value)

  • Garante que o valor seja retornado como lista.
  • None → [], list → list, tuple/set → list, dict → [dict], outro → [valor].
  • Exemplo:

    from biatoolkit.validation.coercion import BiaCoercion
    BiaCoercion.ensure_list(None)  # []
    BiaCoercion.ensure_list({"a": 1})  # [{"a": 1}]
    BiaCoercion.ensure_list(5)  # [5]
    

• BiaCoercion.unwrap_dollar_value(value)

  • Desembrulha valores no formato {"$": ...} (comum em integrações legadas).
  • Exemplo:

    from biatoolkit.validation.coercion import BiaCoercion
    BiaCoercion.unwrap_dollar_value({"$": 123})  # 123
    BiaCoercion.unwrap_dollar_value("abc")  # "abc"
    

• BiaCoercion.to_int(value, default=0)

  • Converte valor para int de forma segura.
  • None, "", bool, NaN/inf → default.
  • Aceita strings numéricas, floats (trunca), etc.
  • Exemplo:

    from biatoolkit.validation.coercion import BiaCoercion
    BiaCoercion.to_int(" 42 ")  # 42
    BiaCoercion.to_int(None, default=-1)  # -1
    

• BiaCoercion.to_float(value, default=0.0)

  • Converte valor para float de forma segura.
  • None, "", bool, NaN/inf → default.
  • Aceita strings com vírgula decimal.
  • Exemplo:

    from biatoolkit.validation.coercion import BiaCoercion
    BiaCoercion.to_float("12,34")  # 12.34
    BiaCoercion.to_float("abc", default=-1.0)  # -1.0
    

Essas funções são úteis para garantir robustez e previsibilidade ao tratar dados vindos de múltiplas fontes, reduzindo erros e if/else espalhados pelo código.

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Integração com Sankhya (biatoolkit.sankhya_call)

O Bia Toolkit oferece integração pronta para consumo de serviços HTTP da plataforma Sankhya (ou gateway), com autenticação via JSESSIONID e configuração de timeouts/retries via variáveis de ambiente.

Objetivo

• Facilitar chamadas autenticadas a serviços Sankhya sem que o desenvolvedor precise lidar com autenticação, headers ou gerenciamento de sessão HTTP.
• Fornecer métodos prontos para chamadas genéricas (call_json) e para consultas a views (load_view).
• Permitir uso estático compatível com scaffolds legados via Sankhya.Call(...).

Configuração

• O caminho do serviço (/mge/service.sbr) é fixo no toolkit.
• O parâmetro base_url é obrigatório e pode ser passado explicitamente ou extraído automaticamente do header do runtime (current_host via BiaUtil).
• Não existe mais configuração via variável de ambiente para base_url ou service_path.
• As variáveis de ambiente opcionais são apenas para timeout, retries e SSL:
  • SANKHYA_TIMEOUT_CONNECT: timeout de conexão (default: 3.05)
  • SANKHYA_TIMEOUT_READ: timeout de leitura (default: 12)
  • SANKHYA_RETRIES_TOTAL: número de tentativas em falha (default: 3)
  • SANKHYA_RETRY_BACKOFF: backoff entre tentativas (default: 0.5)
  • SANKHYA_VERIFY_SSL: se valida SSL (default: "1")

Principais classes e métodos

• SankhyaSettings: Dataclass de configuração de timeouts/retries/SSL. Use SankhyaSettings.from_env() para obter as configurações do ambiente.
• Sankhya: Classe principal de integração. Permite instanciar com contexto MCP (FastMCP) ou usar métodos estáticos.
  • call_json(...): Realiza chamada HTTP autenticada, retorna JSON.
  • load_view(...): Helper para consultas a views Sankhya (CRUDServiceProvider.loadView).
  • Call(...): Método estático compatível com scaffolds legados.
• SankhyaHTTPError: Exceção lançada em caso de erro HTTP (status != 200), contendo status_code e response_text.

Exemplo de uso (instanciado)

from biatoolkit.sankhya_call import Sankhya
sk = Sankhya(mcp=mcp)
result = sk.load_view("BIA_VW_MB_RULES", "CODPROD_A = 123", fields="*")
# O base_url será extraído automaticamente do header do runtime (current_host)

Exemplo de uso (estático)

from biatoolkit.sankhya_call import Sankhya
result = Sankhya.Call(jsessionID="...", payload={...}, base_url="https://meu.sankhya.com.br", query="serviceName=...&outputType=json")

Observações

• O JSESSIONID pode ser passado explicitamente ou extraído automaticamente do header do runtime (se rodando em MCP Server).
• O método load_view facilita consultas a views Sankhya, montando o payload e a querystring automaticamente, e resolve o base_url do header se não for passado.
• O método call_json permite chamadas genéricas a qualquer serviço Sankhya, com controle total sobre headers, método HTTP, payload e querystring, mas exige base_url explícito se não estiver em contexto MCP.

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