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在AWS上解锁模型上下文协议（MCP）的功能

2025年6月3日 16:53 33 Comments
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，由于生成AI公司投资开发其产品，我们已经见证了模型能力的显着进步。诸如Anthropic的Claude Opus 4＆Sonnet 4和Amazon Nova之类的语言模型可以推理，写作并产生越来越复杂的响应。但是，即使这些模型变得更强大，它们也只能起作用[…]

来源:亚马逊云科技 _机器学习
，由于生成AI公司投资开发其产品，我们已经见证了模型能力的显着进步。诸如Anthropic的Claude Opus 4＆Sonnet 4和Amazon Nova之类的语言模型可以推理，写作并产生越来越复杂的响应。但是，即使这些模型变得更加强大，它们也只能与可用的信息一起使用。不管模型可能有多令人印象深刻，它仅限于训练的数据或在其上下文窗口中手动提供的数据。 It’s like having the world’s best analyst locked in a room with incomplete files—brilliant, but isolated from your organization’s most current and relevant information.This isolation creates three critical challenges for enterprises using generative AI:Information silos trap valuable data behind custom APIs and proprietary interfacesIntegration complexity requires building and maintaining bespoke connectors and glue code for every data source or tool provided to the language model for every data sourceScalability当组织试图将更多模型与更多的系统和工具熟悉的工具连接起来时，瓶颈出现了吗？如果您是专注于AI的开发人员，技术决策者或解决方案架构师，与Amazon Web Services（AWS）和语言模型一起工作，您可能会亲身遇到这些障碍。让我们探索模型上下文协议（MCP）如何提供前进的路径。MCP是什么？从概念上讲，MCP是通用翻译器的功能，在语言模型与您的宝贵信息所居住的各种系统之间实现了无缝的对话。由拟人化并发行为开源项目，MCP解决了一个基本挑战：如何为AI模型提供一致，安全地访问所需的信息，当他们需要的地方（当他们需要的地方）提供Infor Infor
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