Прискорення розробки AI-агентів з Amazon Bedrock та MCP

Генеративний штучний інтелект стрімко розвивається і стає стратегічною перевагою для компаній. Зі зростанням кількості нових інструментів і моделей великі організації досліджують використання агентних застосунків — AI-агентів, які автономно виконують складні завдання у відділах фінансів, комплаєнсу та обслуговування клієнтів. Але одним з головних викликів є управління великою кількістю інструментів та API, які ці агенти використовують. Тут з’являється Model Context Protocol (MCP) від Anthropic — відкритий стандарт, створений для уніфікованої взаємодії між AI-агентами та корпоративними інструментами. Щоб масштабувати цю можливість, Amazon Web Services (AWS) пропонує потужне рішення на основі Amazon Bedrock і централізованої архітектури MCP-серверів. Це допомагає організаціям уникати дублювання, спрощує інтеграцію та забезпечує масштабованість — із збереженням безпеки та контролю.

Навіщо централізувати MCP-сервери?

Багато компаній створюють інструменти ізольовано, що гальмує інновації та збільшує витрати. Завдяки централізованим MCP-серверам на Amazon Web Services команди отримують доступ до спільних інструментів і API у безпечному стандартизованому середовищі.

Основні переваги:

• Швидший вихід у продакшн: загальні інструменти скорочують час розробки.
• Операційна узгодженість: централізоване управління підвищує безпеку і зменшує дублювання.
• Менше навантаження: команди зосереджуються на AI, а не на підтримці інструментів.
• Масштабованість і надійність: рішення автоматично масштабується за допомогою Amazon ECS на Fargate.

Огляд архітектури

Централізований хаб MCP-серверів побудований на базі таких сервісів Amazon Web Services:

• Amazon ECS на AWS Fargate: хостинг контейнеризованих MCP-серверів з автоматичним масштабуванням.
• Amazon Bedrock: забезпечує потужні LLM-моделі та управління агентами.
• AWS PrivateLink і VPC Endpoints: гарантують безпечну внутрішню комунікацію.
• Amazon DynamoDB: зберігає реєстр MCP-серверів.
• Elastic Load Balancer: керує доступом і маршрутизацією трафіку.

Команди з різних підрозділів (наприклад, трейдинг, комплаєнс, операції) можуть реєструвати MCP-сервери, які потім доступні через централізований API. Агентні додатки підключаються до хабу, отримують доступні інструменти та динамічно використовують їх для виконання завдань за допомогою агентів Bedrock.

Приклад використання: фінансові послуги

У фінансовій сфері процеси після укладання угод — перевірка, розподіл, звітність — можуть бути складними. Ця архітектура забезпечує:

• Автоматичне виявлення інструментів виконання угод
• Динамічний вибір інструментів AI-агентами
• Безпечне виконання через приватні кінцеві точки
• Моніторинг через інтерактивний інтерфейс на базі Streamlit

Рішення включає рівні безпеки: ізольовані середовища, доступ лише через VPC і гнучку автентифікацію.

Просте розгортання

Розробники можуть розгорнути повне рішення — реєстр MCP, інтеграцію з Bedrock і UI — за допомогою AWS CDK та готового коду з офіційного GitHub-репозиторію. Після запуску користувачі працюють з рішенням через простий веб-інтерфейс, де AI-агенти виконують реальні запити, як-от:

Купити 100 акцій AMZN за $186, розподілити рівномірно між рахунками A31 і B12.

Агент обробляє запит, обирає потрібні MCP-інструменти і виконує завдання автономно.

Висновок: розумні AI-процеси у масштабі підприємства

Ця архітектура дозволяє компаніям ефективно впроваджувати агентні AI-процеси з меншими ризиками. Завдяки централізованим MCP-серверам на Amazon Bedrock організації можуть прискорити розробку, забезпечити контроль та швидко впроваджувати інтелектуальну автоматизацію. Як офіційний партнер AWS, Softprom допомагає бізнесу впроваджувати та масштабувати такі рішення у різних галузях. Зверніться до нас, щоб дізнатися, як AWS може пришвидшити вашу AI-стратегію.