अमेज़न वेब सर्विसेज़ (AWS) ने मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) का उपयोग करते हुए ओपन-सोर्स सर्वरों का एक संग्रह लॉन्च किया है, जिसका उद्देश्य AI-संचालित कोडिंग सहायकों द्वारा AWS सेवाओं और डेटा के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके को बेहतर बनाना है। awslabs/mcp GitHub रिपॉजिटरी में विस्तृत और Apache-2.0 लाइसेंस के तहत जारी किए गए, ये सर्वर AI एजेंटों को सटीक, रीयल-टाइम AWS कॉन्टेक्स्ट तक पहुँचने का एक मानकीकृत तरीका प्रदान करते हैं, जिससे क्लाउड डेवलपमेंट वर्कफ़्लोज़ में तेज़ी आ सकती है और कोड की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है।
एक खुले मानक के साथ AI और क्लाउड डेटा को जोड़ना
मुख्य तकनीक, मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल, को सबसे पहले नवंबर 2024 में एंथ्रोपिक द्वारा पेश किया गया था। यह AI मॉडल्स के लिए आवश्यक बाहरी जानकारी या टूल तक पहुँच की कमी की आम समस्या का समाधान करता है। जैसा कि आधिकारिक MCP दस्तावेज़ में कहा गया है, “मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एक खुला प्रोटोकॉल है जो LLM अनुप्रयोगों और बाहरी डेटा स्रोतों व उपकरणों के बीच निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाता है… MCP, LLM को उनके लिए आवश्यक संदर्भ से जोड़ने का एक मानकीकृत तरीका प्रदान करता है।”
एंथ्रोपिक इस ओपन-सोर्स प्रोटोकॉल परियोजना का नेतृत्व करना जारी रखे हुए है। कई कस्टम एकीकरण बनाने के बजाय, डेवलपर्स HTTP पर MCP सर्वर से कनेक्ट करने के लिए MCP क्लाइंट (AI सहायकों के भीतर) का उपयोग कर सकते हैं, जो विशिष्ट फ़ंक्शन या डेटा एक्सेस पॉइंट प्रदर्शित करते हैं।
नए AWS सर्वर विशिष्ट क्लाउड कार्यों को लक्षित करते हैं
AWS के प्रारंभिक रिलीज़ में अलग-अलग क्षेत्रों पर केंद्रित कई सर्वर शामिल हैं:
- कोर MCP सर्वर: अन्य AWS MCP सर्वरों के प्रबंधन के लिए समन्वयक के रूप में कार्य करता है। (दस्तावेज़)
- AWS दस्तावेज़ीकरण: आधिकारिक खोज API के माध्यम से वर्तमान AWS दस्तावेज़ों तक पहुँच प्रदान करता है। (दस्तावेज़)
- Amazon Bedrock ज्ञानकोष पुनर्प्राप्ति: पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) के लिए Bedrock में होस्ट किए गए निजी एंटरप्राइज़ डेटा की क्वेरी करने में सक्षम बनाता है। Bedrock, आधार मॉडल के लिए AWS की प्रबंधित सेवा है। (दस्तावेज़)
- AWS CDK और AWS Terraform: सुरक्षा विश्लेषण के लिए Terraform सर्वर में Checkov एकीकरण सहित, कोड के रूप में बुनियादी ढाँचे (IaC) के लिए उपकरण प्रदान करता है। (CDK दस्तावेज़, Terraform दस्तावेज़)
- लागत विश्लेषण: AWS खर्च के बारे में प्राकृतिक भाषा में क्वेरी करने की अनुमति देता है। (दस्तावेज़)
- Amazon Nova Canvas: यह Amazon के अपने इमेज जनरेशन मॉडल के साथ एकीकृत होता है, जो इसके Nova AI परिवार का हिस्सा है। (दस्तावेज़)
- AWS डायग्राम: पायथन कोड के माध्यम से आर्किटेक्चर डायग्राम बनाने में सहायता करता है। (दस्तावेज़)
- AWS लैम्ब्डा: AI एजेंटों को टूल के रूप में विशिष्ट लैम्ब्डा फ़ंक्शन ट्रिगर करने देता है। (दस्तावेज़)
लॉन्च के बारे में AWS ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, इसका उद्देश्य यह है कि यह प्रोटोकॉल AI सहायकों को विशिष्ट टूल का उपयोग करने और डोमेन-विशिष्ट ज्ञान तक पहुँचने की अनुमति देता है “यह सब संवेदनशील डेटा को स्थानीय रखते हुए।”
सेटअप और इकोसिस्टम एकीकरण
इन सर्वरों को सेट अप करने के लिए Astral से `uv` पैकेज यूटिलिटी इंस्टॉल करना, यह सुनिश्चित करना कि Python 3.10+ उपलब्ध है, और उपयुक्त AWS क्रेडेंशियल कॉन्फ़िगर करना आवश्यक है। सर्वर आमतौर पर PyPI पर होस्ट किए गए पैकेजों के माध्यम से `uvx` कमांड (जो अस्थायी वातावरण में पैकेज चलाता है) का उपयोग करके निष्पादित होते हैं। कॉन्फ़िगरेशन क्लाइंट टूल के भीतर होता है, Amazon Q CLI के लिए ~/.aws/amazonq/mcp.json, कर्सर एडिटर के लिए ~/.cursor/mcp.json, या Windsurf के लिए ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json जैसी JSON फ़ाइलों का उपयोग करके। AWS ने एंथ्रोपिक के क्लाउड डेस्कटॉप ऐप और क्लाइन के लिए समर्थन का भी उल्लेख किया है। डेवलपर्स रिपॉजिटरी में विशिष्ट सेटअप मार्गदर्शन और कोड नमूने पा सकते हैं।
व्यापक रूप से अपनाए जाने और विचार
AWS, MCP पर आधारित एकमात्र प्रमुख क्लाउड प्रदाता नहीं है। Microsoft ने मार्च 2025 में इस प्रोटोकॉल को Azure AI में एकीकृत किया और एक आधिकारिक C# SDK विकसित किया। माइक्रोसॉफ्ट ने एमसीपी को अपने सिमेंटिक कर्नेल फ्रेमवर्क जैसे टूल्स से भी जोड़ा है और कुछ ही दिन पहले, 18 अप्रैल को, Azure सेवाओं के लिए अपने स्वयं के एमसीपी सर्वर का पूर्वावलोकन किया है।
यह बढ़ता समर्थन इस ओर इशारा करता है कि एमसीपी संभावित रूप से एआई-क्लाउड इंटरैक्शन के लिए एक सामान्य परत बन सकता है। इंटरफ़ेस को मानकीकृत करते हुए, व्यावहारिक उपयोग के लिए अभी भी कुछ अनुप्रयोगों के लिए संभावित HTTP विलंबता और डेवलपर्स द्वारा सर्वर इंटरैक्शन के आसपास मज़बूत त्रुटि प्रबंधन और सुरक्षा लागू करने की आवश्यकता पर ध्यान देने की आवश्यकता है। अमेज़न की रणनीति बहुआयामी प्रतीत होती है, जो अपने आंतरिक नोवा एआई मॉडल और नोवा एक्ट एसडीके जैसे टूल्स के निरंतर विकास के साथ इस खुले मानक को अपनाने को पूरक बनाती है।
स्रोत: विनबज़र / डिग्पू न्यूज़टेक्स