MCP ஆதரவுடன் Amazon Q மேம்பாடு

அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) சமீபத்தில் அதன் அமேசான் க்யூ டெவலப்பர் இயங்குதளத்தை வளர்ந்து வரும் மாடல் கான்டெக்ஸ்ட் புரோட்டோகால் (MCP) ஆதரவுடன் மேம்படுத்தியுள்ளது. இந்த நடவடிக்கை, டெவலப்பர்களுக்கு மிகவும் பல்துறை மற்றும் ஒருங்கிணைந்த செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) முகவர்களின் தொகுப்பை வழங்குவதற்கான ஒரு மூலோபாய முயற்சியைக் குறிக்கிறது. அவை பரந்த அளவிலான AI கருவிகள் மற்றும் தரவு களஞ்சியங்களுடன் தடையின்றி தொடர்பு கொள்ளும் திறன் கொண்டவை.

டெவலப்பர் ஏஜெண்டுகள் மற்றும் அனுபவங்களுக்கான தயாரிப்பு மேலாண்மை இயக்குனராக AWS இல் பணிபுரியும் அட்னான் இஜாஸ், MCP ஆதரவு தற்போது AWS வழங்கும் கட்டளை வரி இடைமுகம் (CLI) மூலம் அணுக முடியும் என்று விளக்கினார். இந்த இடைமுகம் டெவலப்பர்களை எந்த MCP சேவையகத்துடனும் இணைக்க உதவுகிறது. மேலும், AWS இந்த திறனை Amazon Q டெவலப்பருடன் தொடர்புடைய ஒருங்கிணைந்த மேம்பாட்டு சூழலுக்கு (IDE) விரிவுபடுத்த திட்டமிட்டுள்ளது. இதன் மூலம் மிகவும் விரிவான மற்றும் பயனர் நட்பு அனுபவத்தை வழங்குகிறது.

மாடல் கான்டெக்ஸ்ட் புரோட்டோகால் (MCP) புரிந்துகொள்ளுதல்

ஆரம்பத்தில் Anthropic ஆல் உருவாக்கப்பட்ட மாதிரி சூழல் நெறிமுறை (MCP) பல்வேறு தரவு மூலங்கள் மற்றும் AI கருவிகளுக்கு இடையே இரு திசை தொடர்புகளை எளிதாக்குகிறது. இந்த நெறிமுறை சைபர் பாதுகாப்பு மற்றும் IT குழுக்கள் MCP சேவையகங்கள் மூலம் தரவை வெளிப்படுத்தவும், இந்த சேவையகங்களுடன் தடையின்றி இணைக்கக்கூடிய MCP கிளையண்டுகள் எனப்படும் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்கவும் அனுமதிக்கிறது. இது உள் அமைப்புகளை வினவுவதற்கு பாதுகாப்பான மற்றும் திறமையான முறையை வழங்குகிறது. தரவு ஸ்கிராப்பிங் அல்லது பாதிப்புக்குள்ளாகும் பின்னணி அமைப்புகளை வெளிப்படுத்துவதைத் தவிர்க்கிறது. அடிப்படையில், ஒரு MCP சேவையகம் ஒரு அறிவார்ந்த நுழைவாயிலாக செயல்படுகிறது. இயற்கை மொழி தூண்டுதல்களை அங்கீகரிக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட வினவல்களாக மாற்றும் திறன் கொண்டது.

உதாரணமாக, டெவலப்பர்கள் AWS ஆதாரங்களை மட்டுமல்லாமல் சிக்கலான தரவுத்தள திட்டங்களையும் விவரிக்க MCP ஐப் பயன்படுத்தலாம். இந்த திறன் குறிப்பிட்ட SQL வகைகளை நேரடியாக அழைக்கவோ அல்லது விரிவான ஜாவா குறியீட்டை எழுதவோ தேவையில்லாமல் பயன்பாடுகளை உருவாக்க அவர்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது. இதன் மூலம் மேம்பாட்டு செயல்முறையை நெறிப்படுத்துகிறது.

அதே அளவிலான ஒருங்கிணைப்பை அடைய அடிக்கடி தேவையான தனிப்பயன் இணைப்பிகள் மீதான சார்புநிலையை குறைப்பதே முக்கிய குறிக்கோள் என்று இஜாஸ் வலியுறுத்தினார். MCP ஐ ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம், AWS AI- இயங்கும் பயன்பாட்டு மேம்பாட்டிற்கு மிகவும் தரப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் திறமையான அணுகுமுறையை வழங்க இலக்கு வைத்துள்ளது.

மென்பொருள் மேம்பாட்டில் AI ஏஜெண்டுகளின் அதிகரித்து வரும் பங்கு

மென்பொருள் மேம்பாட்டில் AI ஏஜெண்டுகள் தற்போது எந்த அளவிற்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பது சற்று தெளிவற்றதாக இருந்தாலும், Futurum Research நடத்திய சமீபத்திய கணக்கெடுப்பு பதிலளித்தவர்களிடையே அதிகரித்து வரும் எதிர்பார்ப்பை வெளிப்படுத்துகிறது. கணக்கெடுப்பின்படி, பதிலளித்தவர்களில் 41% பேர், ஜெனரேட்டிவ் AI கருவிகள் மற்றும் தளங்கள் குறியீட்டை உருவாக்குதல், மதிப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் சோதனை செய்வதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கின்றனர். சரியான புள்ளிவிவரங்கள் எதுவாக இருந்தாலும், AI ஏஜெண்டுகளை மென்பொருள் பொறியியல் பணிப்பாய்வுகளில் ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் குறியீட்டின் அளவு வரும் மாதங்கள் மற்றும் ஆண்டுகளில் அதிவேகமாக அதிகரிக்கும் என்று தெரிகிறது.

ஒவ்வொரு அமைப்பும் பயன்பாடுகளை உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த AI ஏஜெண்டுகளை எந்த அளவிற்கு நம்பியிருக்கும் என்பதை கவனமாக மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும். AI கருவிகளால் உருவாக்கப்பட்ட குறியீட்டின் தரம் கணிசமாக மாறுபடலாம், மேலும் பல நிறுவனங்கள் குறியீட்டின் கட்டுமானத்தைப் பற்றிய முழுமையான மனித மதிப்பாய்வு மற்றும் புரிதல் இல்லாமல் உற்பத்திச் சூழலில் குறியீட்டை வரிசைப்படுத்த தயங்குகின்றன.

AI-இயங்கும் மேம்பாட்டை ஏற்றுக்கொள்ளும்போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய காரணிகள்

• குறியீடு தரம்: AI கருவிகளால் உருவாக்கப்பட்ட குறியீட்டின் நம்பகத்தன்மை மற்றும் துல்லியத்தை மதிப்பிடுங்கள்.
• மனித மேற்பார்வை: AI-உருவாக்கிய குறியீட்டிற்கு தேவையான மனித மதிப்பாய்வு மற்றும் சரிபார்ப்பு அளவை தீர்மானிக்கவும்.
• பாதுகாப்பு தாக்கங்கள்: AI-உருவாக்கிய குறியீட்டை வரிசைப்படுத்துவதில் உள்ள சாத்தியமான பாதுகாப்பு அபாயங்களை மதிப்பிடவும்.
• பராமரிப்புத்திறன்: AI-உருவாக்கிய குறியீட்டின் நீண்ட கால பராமரிப்பு மற்றும் புரிந்துகொள்ளும் தன்மையை கருத்தில் கொள்ளவும்.

AI கோடிங்கின் பரிணாமத்தை ஏற்றுக்கொள்வது

சவால்கள் இருந்தபோதிலும், AI கோடிங்குடன் தொடர்புடைய சாத்தியமான உற்பத்தித்திறன் ஆதாயங்களை புறக்கணிக்க முடியாது. அடுத்த தலைமுறை AI-உட்செலுத்தப்பட்ட பயன்பாடுகளை உருவாக்க பல கருவிகளை ஒன்றிணைப்பது மிகவும் எளிதாக இருப்பதால், பயன்பாட்டு மேம்பாட்டுக் குழுக்கள் பல்வேறு அணுகுமுறைகளுடன் தீவிரமாக பரிசோதனை செய்ய வேண்டும்.

AI கண்டுபிடிப்பின் வேகம் அதிகரித்து வருகிறது, மேலும் AI கருவிகளால் வெளிப்படும் குறியீட்டின் தரம் சீராக மேம்படுகிறது. DevOps குழுக்கள் விரைவில் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளை உருவாக்கி, வரிசைப்படுத்தி, புதுப்பிக்கும். அவை முன்பு நினைத்துப் பார்க்க முடியாத அளவிலானவை.

DevOps செயல்முறைகளில் தாக்கம்

மென்பொருள் மேம்பாட்டில் AI இன் அதிகரித்து வரும் பயன்பாடு DevOps செயல்முறைகளை தவிர்க்க முடியாமல் பாதிக்கும். AI-உருவாக்கிய குறியீட்டின் வரவை எவ்வாறு உள்வாங்கிக் கொள்ள முடியும் என்பதைத் தீர்மானிக்க நிறுவனங்கள் தங்கள் தற்போதைய குழாய்த்திட்டங்களையும் பணிப்பாய்வுகளையும் கவனமாக மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும்.

• குழாய் மேம்படுத்தல்: AI கருவிகளால் உருவாக்கப்பட்ட குறியீட்டின் அளவை திறம்பட கையாள குழாய்த்திட்டங்களை நெறிப்படுத்துங்கள்.
• சோதனை மற்றும் சரிபார்ப்பு: AI-உருவாக்கிய குறியீட்டின் தரத்தை உறுதிப்படுத்த வலுவான சோதனை மற்றும் சரிபார்ப்பு செயல்முறைகளை செயல்படுத்தவும்.
• கண்காணிப்பு மற்றும் கண்காணிப்புத்திறன்: AI-இயங்கும் பயன்பாடுகளின் செயல்திறன் மற்றும் நடத்தையை கண்காணிக்க கண்காணிப்பு மற்றும் கண்காணிப்புத்திறன் திறன்களை மேம்படுத்தவும்.
• பாதுகாப்பு ஒருங்கிணைப்பு: சாத்தியமான அபாயங்களைத் தணிக்க DevOps குழாய்த்திட்டத்தின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் பாதுகாப்பு பரிசீலனைகளை ஒருங்கிணைக்கவும்.

AI-உந்துதல் மேம்பாட்டின் எதிர்காலத்தை வழிநடத்துதல்

மென்பொருள் மேம்பாட்டில் AI ஐ ஒருங்கிணைப்பது ஒரு மாற்றத்தக்க போக்கு. இது தொழில்துறையை மாற்றியமைக்கும் என்று உறுதியளிக்கிறது. புதிய கருவிகள் மற்றும் அணுகுமுறைகளை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் குறிப்பிடத்தக்க உற்பத்தித்திறன் ஆதாயங்களைத் திறக்கலாம் மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளை துரிதப்படுத்தலாம். இருப்பினும், AI-இயங்கும் மேம்பாட்டுடன் தொடர்புடைய அபாயங்கள் மற்றும் சவால்களை கவனமாக மதிப்பிட்டு எச்சரிக்கையுடன் தொடர வேண்டியது அவசியம்.

வெற்றிக்கான முக்கிய உத்திகள்

• பயிற்சியில் முதலீடு: AI கருவிகளை திறம்பட பயன்படுத்த தேவையான திறன்கள் மற்றும் அறிவுடன் டெவலப்பர்களை சித்தப்படுத்துங்கள்.
• தெளிவான வழிகாட்டுதல்களை நிறுவுங்கள்: மென்பொருள் மேம்பாட்டில் AI ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான தெளிவான வழிகாட்டுதல்கள் மற்றும் தரநிலைகளை வரையறுக்கவும்.
• ஒத்துழைப்பை வளர்க்கவும்: டெவலப்பர்கள், AI நிபுணர்கள் மற்றும் பாதுகாப்பு வல்லுநர்கள் இடையே ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கவும்.
• தொடர்ச்சியான கற்றலை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்: AI இல் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களுடன் தொடர்ந்து இருங்கள் மற்றும் அதற்கேற்ப மேம்பாட்டு நடைமுறைகளை மாற்றியமைக்கவும்.

MCP ஒருங்கிணைப்பின் தொழில்நுட்ப அம்சங்களை ஆழமாக ஆராய்தல்

அமேசான் க்யூ டெவலப்பர் இயங்குதளத்தில் மாதிரி சூழல் நெறிமுறையின் (MCP) ஒருங்கிணைப்பு AI கருவிகளுக்கும் பல்வேறு தரவு மூலங்களுக்கும் இடையே தடையற்ற தொடர்பு மற்றும் தரவு பரிமாற்றத்தை செயல்படுத்துவதில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பின் தாக்கத்தை முழுமையாகப் பாராட்டுவதற்கு, MCP எவ்வாறு செயல்படுகிறது மற்றும் அது எவ்வாறு இயங்குதளத்தை எளிதாக்குகிறது என்பதன் தொழில்நுட்ப அம்சங்களை ஆராய்வது அவசியம்.

MCP சேவையகங்களின் முக்கிய செயல்பாடு

MCP இன் மையத்தில் MCP சேவையகம் என்ற கருத்து உள்ளது. இந்த சேவையகம் தரவை வெளிப்படுத்துவதற்கும் AI கிளையண்டுகளுக்கு செயல்பாட்டை வழங்குவதற்கும் ஒரு மைய மையமாக செயல்படுகிறது. இது உள் அமைப்புகளை வினவுவதற்கும் கட்டமைக்கப்பட்ட முறையில் தொடர்புடைய தகவல்களைப் பெறுவதற்கும் தரப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகத்தை வழங்குகிறது. தரவை ஸ்கிராப்பிங் செய்வது அல்லது பின்னணி அமைப்புகளை நேரடியாக அணுகுவது போன்ற பாரம்பரிய அணுகுமுறைகளைப் போலன்றி MCP தரவு அணுகலுக்கு பாதுகாப்பான மற்றும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட வழிமுறையை வழங்குகிறது.

MCP சேவையகம் AI கிளையண்டுகளிடமிருந்து இயற்கை மொழி தூண்டுதல்களை அங்கீகரிக்கப்பட்ட, கட்டமைக்கப்பட்ட வினவல்களாக மாற்றுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பு செயல்முறை அங்கீகரிக்கப்பட்ட தரவு மட்டுமே அணுகப்படுவதையும், வினவல்கள் பாதுகாப்பான மற்றும் திறமையான முறையில் செயல்படுத்தப்படுவதையும் உறுதி செய்கிறது. சேவையகம் தரவு வடிவமைத்தல் மற்றும் மாற்றத்தையும் கையாளுகிறது. AI கிளையண்ட் உடனடியாக உட்கொள்ளக்கூடிய வடிவத்தில் தரவு வழங்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

MCP கிளையண்டுகள்: AI பயன்பாடுகளுக்கு அதிகாரம் அளித்தல்

MCP கிளையண்டுகள் என்பது தரவு மற்றும் செயல்பாட்டை அணுக MCP சேவையகங்களின் திறன்களை மேம்படுத்தும் AI பயன்பாடுகள் ஆகும். இந்த கிளையண்டுகள் பரந்த அளவிலான AI-இயங்கும் பயன்பாடுகளை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படலாம்.

• சாட்போட்கள்: அறிவுத் தளங்களை அணுகுதல் மற்றும் பயனர் வினவல்களுக்கு அறிவார்ந்த பதில்களை வழங்குதல்.
• குறியீடு ஜெனரேட்டர்கள்: விரும்பிய செயல்பாட்டின் இயற்கை மொழி விளக்கங்களின் அடிப்படையில் குறியீடு துணுக்குகளை உருவாக்குதல்.
• தரவு பகுப்பாய்வு கருவிகள்: உள் தரவு மூலங்களை வினவுவதன் மூலம் சிக்கலான தரவு பகுப்பாய்வு பணிகளை செய்தல்.
• பாதுகாப்பு பயன்பாடுகள்: பாதுகாப்பு பதிவுகள் மற்றும் பாதிப்பு தரவை அணுகுவதன் மூலம் பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்களை அடையாளம் கண்டு தணித்தல்.

MCP ஐ மேம்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் உள் அமைப்புகளுடன் மிகவும் இறுக்கமாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட மற்றும் பரந்த அளவிலான தரவு மூலங்களை அணுகக்கூடிய AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும். இந்த ஒருங்கிணைப்பு மிகவும் அறிவார்ந்த மற்றும் பயனுள்ள AI தீர்வுகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

AI சுற்றுச்சூழல் அமைப்பிற்கான பரந்த தாக்கங்கள்

AWS ஆல் MCP ஐ ஏற்றுக்கொள்வது பரந்த AI சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். தரவு அணுகல் மற்றும் இயங்குதலுக்கான தரப்படுத்தப்பட்ட நெறிமுறையை வழங்குவதன் மூலம் MCP சைலோக்களை உடைத்து பல்வேறு AI கருவிகள் மற்றும் தளங்களுக்கு இடையே ஒத்துழைப்பை வளர்க்க உதவும்.

இந்த அதிகரித்த இயங்குதன்மை பல நன்மைகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

• வேகமான கண்டுபிடிப்பு: புதிய மற்றும் புதுமையான தீர்வுகளை உருவாக்க டெவலப்பர்கள் வெவ்வேறு AI கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களை எளிதாக இணைக்க முடியும்.
• குறைக்கப்பட்ட செலவுகள்: அவர்கள் பயன்படுத்த விரும்பும் ஒவ்வொரு AI கருவிக்கும் தனிப்பயன் இணைப்பிகளை உருவாக்க வேண்டிய தேவையை நிறுவனங்கள் தவிர்க்கலாம்.
• அதிகரித்த நெகிழ்வுத்தன்மை: நிறுவனங்கள் தங்கள் தேவைகள் அதிகரிக்கும்போது வெவ்வேறு AI கருவிகள் மற்றும் தளங்களுக்கு இடையே எளிதாக மாறலாம்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: MCP தரவு அணுகலுக்கான பாதுகாப்பான மற்றும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட வழிமுறையை வழங்குகிறது. தரவு மீறல்கள் மற்றும் பிற பாதுகாப்பு சம்பவங்களின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது.

MCP செயல்பாட்டில் உள்ள நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள்

MCP இன் திறனை மேலும் விளக்குவதற்கு வெவ்வேறு தொழில்களில் அதை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதற்கான சில நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகளைக் கருத்தில் கொள்வோம்.

சுகாதாரம்

சுகாதாரத் துறையில் நோய்களைக் கண்டறிதல், சிகிச்சை திட்டங்களை உருவாக்குதல் மற்றும் நோயாளி ஆரோக்கியத்தைக் கண்காணிப்பதில் மருத்துவர்களுக்கு உதவக்கூடிய AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க MCP ஐப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, ஒரு AI பயன்பாடு நோயாளி மருத்துவ பதிவுகள், ஆய்வக முடிவுகள் மற்றும் இமேஜிங் தரவை அணுக MCP ஐப் பயன்படுத்தலாம். சாத்தியமான உடல்நல அபாயங்களை அடையாளம் கண்டு பொருத்தமான தலையீடுகளை பரிந்துரைக்கலாம்.

நிதி

நிதித்துறையில் மோசடியைக் கண்டறிதல், அபாயத்தை நிர்வகித்தல் மற்றும் வாடிக்கையாளர்களுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட நிதி ஆலோசனைகளை வழங்கக்கூடிய AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க MCP ஐப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, ஒரு AI பயன்பாடு பரிவர்த்தனை தரவு, கிரெடிட் மதிப்பெண்கள் மற்றும் சந்தை தரவை அணுக MCP ஐப் பயன்படுத்தலாம். சந்தேகத்திற்கிடமான செயல்பாட்டை அடையாளம் கண்டு மோசடியான பரிவர்த்தனைகளைத் தடுக்கலாம்.

உற்பத்தி

உற்பத்தித் துறையில் உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்தவும், உபகரண தோல்விகளை கணிக்கவும் மற்றும் தயாரிப்பு தரத்தை மேம்படுத்தவும் கூடிய AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க MCP ஐப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, ஒரு AI பயன்பாடு உற்பத்தி உபகரணங்களிலிருந்து சென்சார் தரவை அணுக MCP ஐப் பயன்படுத்தலாம். சாத்தியமான சிக்கல்களை அடையாளம் கண்டு பராமரிப்பு நடவடிக்கைகளை பரிந்துரைக்கலாம்.

இவை MCP ஐப் பயன்படுத்தி நிஜ உலக சிக்கல்களைத் தீர்க்கக்கூடிய AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான சில எடுத்துக்காட்டுகள் மட்டுமே. AI சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால் வெவ்வேறு AI கருவிகள் மற்றும் தளங்களுக்கு இடையே தடையற்ற தொடர்பு மற்றும் தரவு பரிமாற்றத்தை செயல்படுத்துவதில் MCP பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும்.

MCP மற்றும் AI-இயங்கும் மேம்பாட்டின் எதிர்காலம்

அமேசான் க்யூ டெவலப்பர் இயங்குதளத்தில் MCP ஐ ஒருங்கிணைப்பது ஒரு ஆரம்பம் தான். AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறி வருவதால் டெவலப்பர்கள் மற்றும் நிறுவனங்களின் மாறிவரும் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய MCP உருவாகி மாற்றியமைக்க வாய்ப்புள்ளது.

MCP க்கான சில சாத்தியமான எதிர்கால மேம்பாடுகள் பின்வருமாறு:

• அதிக தரவு ஆதாரங்களுக்கான ஆதரவு: கட்டமைக்கப்படாத தரவு மற்றும் நிகழ்நேர தரவு நீரோடைகள் உட்பட பரந்த அளவிலான தரவு ஆதாரங்களை ஆதரிக்க MCP ஐ விரிவுபடுத்துதல்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு அம்சங்கள்: முக்கியமான தரவைப் பாதுகாக்கவும் அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைத் தடுக்கவும் மிகவும் வலுவான பாதுகாப்பு அம்சங்களை செயல்படுத்துதல்.
• அதிக AI கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு: இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகள் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்க இயந்திரங்கள் உட்பட பரந்த அளவிலான AI கருவிகள் மற்றும் தளங்களுடன் MCP ஐ ஒருங்கிணைத்தல்.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட மேம்பாட்டு கருவிகள்: MCP கிளையண்டுகள் மற்றும் சேவையகங்களை உருவாக்குவதற்கான மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் பயனர் நட்பு கருவிகளை டெவலப்பர்களுக்கு வழங்குதல்.

MCP ஐ தொடர்ந்து புதுமைப்படுத்தி மேம்படுத்துவதன் மூலம், AWS மென்பொருள் மேம்பாட்டின் ஒவ்வொரு அம்சத்திலும் AI தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்படும் எதிர்காலத்திற்கு வழி வகுக்க உதவுகிறது. இந்த எதிர்காலம் அதிகரித்த உற்பத்தித்திறன், துரிதப்படுத்தப்பட்ட கண்டுபிடிப்பு மற்றும் மிகவும் அறிவார்ந்த மற்றும் பயனுள்ள AI தீர்வுகளை வழங்கும் என்று உறுதியளிக்கிறது.

இந்த மேம்படுத்தப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு தேவையான தரவுடன் AI கருவிகளை இணைப்பதற்கான மிகவும் நெறிப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் திறமையான வழியை வழங்குவதன் மூலம் அதிநவீன பயன்பாடுகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இதன் மூலம் கண்டுபிடிப்புகளை வளர்க்கிறது மற்றும் மேம்பாட்டு வாழ்க்கைச் சுழற்சியை துரிதப்படுத்துகிறது.