Amazon Web Services（AWS）は、AIを搭載したコーディングアシスタントがAWSサービスとデータと対話する方法を改善することを目的とした、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用してオープンソースサーバーのコレクションを発売しました。 awslabs/mcp githubリポジトリで詳細に記載されており、https://github.com/awslabs/mcp/blob/main/-license”_ apachense”> ly-ricense”https://github.com/awslabs/ライセンスこれらのサーバーは、AIエージェントが正確でリアルタイムAWSコンテキストにアクセスし、クラウド開発ワークフローをスピードアップし、コード品質を向上させるための標準化された方法を提供します。ターゲット=”_ blank”>モデルコンテキストプロトコルは、2024年11月に人類によって最初に導入されました。これは、必要な外部情報またはツールへのアクセスがないAIモデルの一般的な問題に対処します。公式のMCPドキュメントが述べているように、「モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、LLMアプリケーションと外部データソースとツール間のシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルです。MCPは、LLMを必要なコンテキストに接続する標準化された方法を提供します。開発者は多数のカスタム統合を構築する代わりに、MCPクライアント（AIアシスタント内）を使用して、特定の機能またはデータアクセスポイントを公開するHTTPを介してMCPサーバーに接続できます。 AWSサーバーターゲット固有のクラウドタスク
AWSからの最初のリリースには、個別の領域に焦点を当てたいくつかのサーバーが含まれます。 （ docs ） awsドキュメント:公式検索APIを介して現在のAWSドキュメントへのアクセスを提供します。 （ docs ） amazon bedrock知識ベース: bedrock for rag for rag for rag for rag for ragのクエリのクエリを有効にします。 Bedrockは、Foundationモデル向けのAWSのマネージドサービスです。 (Docs) AWS CDK & AWS Terraform: Offer tools for Infrastructure as Code (IaC), including Checkov integration in the Terraform server for security analysis. （ cdk docs 、 docs ） amazon novaキャンバス: Amazonの独自のイメージ生成モデル、その一部、その一部。 （ docs ） aws図: pythonコードを介してアーキテクチャ図を作成します。 （ docs ） aws lamda: lets ai aigents trigger特定のラムダ作品としての作品。 （ docs ）
発売に関するAWSブログ投稿によると、このプロトコルは、特別なツーリングの維持において、”
セットアップとエコシステム統合
これらのサーバーのセットアップには、 `uv` cuftimun ost astral cursor ウィンドサーフ。 AWSはまた、AnthropicのClaude DesktopアプリとClineのサポートに言及しています。開発者は特定のセットアップガイダンスとリポジトリで