MCP: What It Is and Why It Matters—Part 3
这是本系列四个部分中的第三部分。第1部分可以在此处建立，第2部分可以在此处找到。 7.构建或集成MCP服务器：给定这些示例需要什么，您可能会想知道：如何为自己的应用程序构建MCP服务器或集成在那里的应用程序？ […]
MCP: What It Is and Why It Matters—Part 2
这是本系列四个部分中的第二个。第1部分可以在这里找到。 4。MCP的体系结构：客户，协议，服务器和服务的MCP在引擎盖下如何工作？ MCP从本质上讲，遵循客户端 - 服务器体系结构，并为AI到软件的通信量身定制了扭曲。让我们分解角色：MCP […]
A structured approach for identifying disease analogs
付款人在做出定价和覆盖范围的决定时通常会考虑疾病类似物。这些疾病类似物可以为折扣水平，事先授权/利用管理以及药物的成本分担层提供信息。然而，传统上，疾病类似物是临时选择的。在最近的JMCP论文中，标题为“识别的结构化方法……
Building AIOps with Amazon Q Developer CLI and MCP Server
在这篇文章中，我们讨论了如何实施低代码的无代码AIOPS解决方案，该解决方案可以帮助组织监视，识别和故障排除操作事件，同时保持其安全姿势。我们展示了这些技术如何共同努力以使重复任务自动化，简化事件响应并提高整个组织的运营效率。
Containerize legacy Spring Boot application using Amazon Q Developer CLI and MCP server
在这篇文章中，您将了解如何使用Amazon Q Developer命令线接口（CLI）与模型上下文协议（MCP）服务器集成，以使运行在房屋上运行的Legacy Java Java Spring应用程序现代化，然后将其迁移到Amazon Web Services（AWS）中，通过将其部署到Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon Eks）上。
Streamline GitHub workflows with generative AI using Amazon Bedrock and MCP
本博客文章探讨了如何使用Amazon Bedrock FMS，Langgraph和模型上下文协议（MCP）创建强大的代理应用程序，并具有处理GitHub工作流程的实际情况，该方案是问题分析的GitHub工作流程，代码修复和提取请求生成。
How to Evaluate Graph Retrieval in MCP Agentic Systems
一个用于测量模型上下文协议代理中检索质量的框架。在MCP代理系统中评估图图检索的帖子首先出现在数据科学上。
Build a drug discovery research assistant using Strands Agents and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们演示了如何使用Strands Agents和Amazon Bedrock创建强大的研究助理来发现药物。该AI助手可以使用模型上下文协议（MCP）同时搜索多个科学数据库，合成其发现，并就药物靶标，疾病机制和治疗领域产生全面的报告。
Build modern serverless solutions following best practices using Amazon Q Developer CLI and MCP
This post explores how the AWS Serverless MCP server accelerates development throughout the serverless lifecycle, from making architectural decisions with tools like get_iac_guidance and get_lambda_guidance, to streamlining development with get_serverless_templates, sam_init, to deployment with SAM
Why LMS Completion Rates Don't Prove Learning Works
我们被出售了谎言，课程完成平等。但是滴答框不会改变行为或提高性能。在本文中，Impact的作者Sean McPheat探讨了LMS完成率是一个误导性的指标以及应跟踪学习和发展团队的误导性指标。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Enhance generative AI solutions using Amazon Q index with Model Context Protocol – Part 1
在这篇文章中，我们探讨了结合亚马逊Q索引和MCP的最佳实践和集成模式，使企业能够构建安全，可扩展且可操作的AI搜索和重新校正架构。
Streamline deep learning environments with Amazon Q Developer and MCP
在这篇文章中，我们探讨了如何使用Amazon Q开发人员和模型上下文协议（MCP）服务器来简化DLC工作流程以自动化DLC容器的创建，执行和自定义。
MCP Client Development with Streamlit: Build Your AI-Powered Web App
MCP客户端开发具有简化的功能，以增强远程MCP服务器的工具调用功能，从设置开发环境和确保API键，处理用户输入，连接到远程MCP服务器以及显示AI生成的响应。邮政MCP客户端开发具有简化：构建您的AI驱动的Web应用程序首先出现在数据科学方面。
Grappling With Existential Panic Over AI
通过Easydns.com抓住Mark Jeftovic对AIA的生存恐慌，如果您有一遍sop，您在圣诞节假期中您就会经历了我所谓的“生存清晰度”的时刻，而当我意识到，当我在不可能的情况下，这是一个不可能的人，这是一个不可能的人，而这是一定的。完全重建UX的内部项目（仍在进行中）接近四分之一，在我看来，我们可能正在建造一个桥梁。为什么我们会创建更优雅的方式来渲染形式，以输入主机名及其各自的rdata：您可能只能告诉后端您想要的域功能，并且可以生成必要的区域文件以促进它，然后很长一段时间就不会在每个API坐在一个MCP服务器之后，并且都会在An McP服务器上进行自动进行自动完成。这个问题仍然困
Deploy a full stack voice AI agent with Amazon Nova Sonic
在这篇文章中，我们展示了如何为一个名为Anytelco的虚构公司创建AI驱动的呼叫中心代理。名为Telly的代理商可以使用模型上下文协议（MCP）框架实现的自定义工具在访问实时客户数据时处理客户查询。
Build an MCP application with Mistral models on AWS
这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手，从而集成了实时位置服务，时间数据和上下文内存，以处理复杂的多模式查询。此用例，餐厅的建议是一个例子，但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。
Clarifai 11.6: Introducing Local Runners — Ngrok for AI Models
本地跑步者通过强大的API牢固地桥接您的本地AI，MCP服务器和代理，以供电任何应用程序。
