AWS Bedrock MCP Lambda

0
0 評論
0 Stars
這個MCP允許在AWS Lambda中創建無伺服器的客戶端和伺服器配置,並與API Gateway集成,以便與AWS Bedrock模型互動,執行查詢和自動化等AI任務。
新增日期:
創建者:
May 12 2025
AWS Bedrock MCP Lambda

AWS Bedrock MCP Lambda

0 評論
0
0
AWS Bedrock MCP Lambda
這個MCP允許在AWS Lambda中創建無伺服器的客戶端和伺服器配置,並與API Gateway集成,以便與AWS Bedrock模型互動,執行查詢和自動化等AI任務。
新增日期:
Created by:
May 12 2025
Steven Verze
精選

AWS Bedrock MCP Lambda 是什麼?

托管在AWS Lambda中的MCP(模型控制平面)充當應用程序與AWS Bedrock模型之間的中介。它提供基於API的接口來執行AI模型,有效處理請求和響應處理。通過部署為無伺服器函數,它提供可擴展性和易於集成的特點。它支援本地測試、通過AWS CDK的部署和通過API Gateway端點的管理,使其適合於構建需要與AWS Bedrock進行可擴展、低延遲互動的AI驅動的應用程序。

誰會使用 AWS Bedrock MCP Lambda?

  • 開發AI應用程序的開發者
  • 實驗模型的數據科學家
  • 部署無伺服器AI解決方案的雲端工程師

如何使用 AWS Bedrock MCP Lambda?

  • 第1步:設置AWS CLI和依賴項
  • 第2步:使用CDK部署雲基礎架構
  • 第3步:配置API Gateway端點
  • 第4步:通過API或CLI調用Lambda函數進行測試
  • 第5步:與應用程序集成以發送查詢

AWS Bedrock MCP Lambda 的核心特徵與益處

主要功能
  • 與Bedrock互動的MCP客戶端
  • 處理請求和響應的MCP伺服器
  • 用於訪問的API Gateway集成
優點
  • 無伺服器和可擴展的架構
  • 輕鬆的部署和測試
  • 支持複雜的AI工作流程

AWS Bedrock MCP Lambda 的主要使用案例與應用

  • 構建AI驅動的聊天機器人
  • 自動化雲環境中的AI任務
  • 將AWS Bedrock模型集成到應用程序中

AWS Bedrock MCP Lambda 的常見問答

開發者

  • sverze

您可能也喜歡:

開發者工具

一款用於管理伺服器與客戶端互動的桌面應用程式,具備全面的功能。
一個為 Eagle 提供的 Model Context Protocol 伺服器,負責管理 Eagle 應用程式和數據來源之間的數據交換。
一個基於聊天的客戶端,直接在聊天環境中集成和使用各種 MCP 工具,以提高生產力。
一個 Docker 映像,承載多個 MCP 伺服器,透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
透過 MCP 協議提供 YNAB 帳戶餘額、交易及交易創建的訪問權限。
一個快速可擴展的MCP伺服器,用於管理多客戶的即時Zerodha交易操作。
一個遠端SSH客戶端,方便安全、基於代理訪問MCP伺服器,以便利用遠端工具。
一個基於Spring的MCP伺服器,整合了AI能力以管理和處理Minecraft模組的通信協議。
一款具有基本聊天功能的極簡MCP客戶端,支持多種模型和上下文交互。
一個安全的MCP伺服器,讓AI代理與身份驗證器應用程式互動以獲取2FA代碼和密碼。

雲端平台

一個基於 Spring 的 Cloud Foundry 聊天機器人,與 AI 服務、MCP 和 memGPT 集成,以實現先進的功能。
一個展示通過MCP工具和Tambo進行Supabase集成的React應用程序,註冊UI組件。
使用boto3自動化AWS服務的MCP伺服器創建,簡化開發的伺服器設置。
演示專案,展示如何將 MCP 協議整合至 Azure OpenAI,以實現無縫的 AI 應用互動。
一個動態的MCP伺服器,方便與Etherscan的API互動以檢索區塊鏈數據。
一個伺服器-客戶端的 MCP,促進 AI 服務和存儲系統之間的通信和數據交換。
Spring Link 促進在統一環境中有效地鏈接和管理多個 Spring Boot 應用程序。
透過 REST API 與 SharePoint Online 互動,支援網站、清單和使用者管理功能。
一套全面的容器,用於高效的微服務部署和管理。
透過超級網關促進GitLab SSE通信的客戶端和服務器設置,以實現實時更新。

AI聊天機器人

一個支持模型上下文協議的伺服器實現,整合CRIC的工業AI能力。
提供 Python、Go 和 Rust 的 MCP 伺服器,以便在 VS Code 中無縫集成 AI 工具。
實現支持多個代理框架的 MCP 伺服器,以實現代理之間的無縫通信和協調。
使 Claude Desktop 能夠通過 MCP 協議與 Hacker News 互動,以獲取新聞、評論和用戶數據。
整合 API、AI 和自動化,動態增強伺服器和客戶端功能。
透過MCP標準存儲和檢索上下文信息,為大型語言模型提供長期記憶。
一個先進的臨床證據分析伺服器,支持精準醫療和肿瘤學研究,提供靈活的搜索選項。
一個收集 A2A 代理、工具、伺服器和客戶端的平台,以實現有效的代理通信和協作。
一個控制macOS的AI代理,使用作業系統級工具,與MCP相容,通過AI促進系統管理。
PHP 客戶端庫,通過 SSE、StdIO 或外部進程與 MCP 伺服器進行交互。