boto3
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1 天有情绪数据
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MCP Python SDK 从 1.x 更新至 2.x，需要服务器迁移
MCP Python SDK 已从 1.x 版本（FastMCP）更新至 2.x 版本（MCPServer），现有 Python MCP 服务器需要进行迁移。此次更新包括将 FastMCP 重命名为 MCPServer，并对 API 进行更改，涉及传输机制和依赖项。开发者需要更新代码以使用新 SDK，或将项目固定到旧版本以保持兼容性。迁移过程涉及识别受这些更改影响的代码（如工具定义和传输协议），并调整依赖项（如将 httpx 更改为 …
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Amazon SageMaker Feature Store 增加了批量写入和记录发现 API
Amazon SageMaker Feature Store 推出了两个新 API，以提高管理机器学习特征的效率和可用性。BatchWriteRecord API 允许单次调用最多摄入 25 条记录，与单独写入记录相比，显著降低了开销。此外，ListRecords API 使开发人员能够枚举和发现 feature group 中的记录，支持 Standard 和 In-Memory 两种存储层。
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使用 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上构建安全的 MCP 服务器
本教程详细介绍了如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上构建安全的 MCP 服务器。该服务器设计为小型且只读，能够列出和读取 Amazon S3 存储桶中的文本文档。它采用 Amazon Cognito 进行用户身份验证，并作为无状态的 Streamable HTTP 服务器运行，利用 AgentCore Runtime 来实现安全、可扩展性和可观察性。该架构确保服务器仅具有列出存储桶和获取指定前缀内…
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LLM 批处理：仅通过异步 API 节省成本，而非接收或数组输入
本文阐述了在与大型语言模型交互的背景下，三种被称为“批处理”的不同方法。其中只有一种，即异步批处理 API，能够真正降低每 token 的成本。接收批处理（Receive batching），即在一次代理请求中从队列中拉取多条消息，可以节省代理调用次数，但不能节省模型 API 的成本。数组输入端点（Array-input endpoints），即单次 API 调用接受一个项目列表，可以节省请求速率，但不会改变 token 成本。Ant…
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Amazon Bedrock VPC 端点设置指南强调正确的服务名称和 DNS 验证
本文详细介绍了如何为 Amazon Bedrock 设置 VPC 端点，该端点通过私有子网路由流量，而不是通过 NAT 网关。它强调了为端点选择正确的服务名称的重要性，例如用于推理的 `com.amazonaws.region.bedrock-runtime`，并指出可用的服务名称可能会发生变化。设置包括在 VPC 中启用私有 DNS，配置安全组以允许 TCP 443 流量，以及跨多个可用区创建端点。至关重要的是，文章强调通过在 VP…
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Amazon SageMaker Python SDK v3 简化 LLM 推理优化
Amazon SageMaker Python SDK v3 引入了用于优化大型语言模型 (LLM) 推理的新功能。更新后的 SDK 允许用户直接在其笔记本工作流中自动化端点基准测试、评估实例配置以及迭代部署设置的过程。此集成提供了关于成本效益权衡的数据驱动建议，并支持直接部署优化后的配置。
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Amazon Bedrock 为 Claude 4.6 模型推出提示缓存
Amazon Bedrock 已推出一项专门针对 Claude 4.6 模型的提示缓存功能，旨在显著降低 GenAI 应用的成本和延迟。此功能通过在 GPU 内存中冻结静态提示元素（如系统规则和公司手册）的数学表示（KV 缓存）来工作。当新请求到达时，AWS Bedrock 会检查提示的初始部分是否与先前缓存的指纹匹配；如果匹配，它将绕过标准处理，并将请求路由到冻结的缓存，从而节省大量时间和费用。为了有效利用此缓存，提示必须满足最低令…
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AWS 安全 AI：三种适用于不同工作流的架构
AWS 安全团队可以根据具体工作流，利用三种不同的架构模式来实现 AI 辅助调查。对于 AWS 安全发现的实时交互式分析，AWS 托管 MCP 结合 Claude Code 或 Codex 等工具，可提供对 AWS API 的只读访问。在分析预先存在的安全报告时，自定义 MCP 方法适用于处理存储在 Amazon S3 中的数据。对于自动化、计划性的报告生成，AWS Lambda、boto3 和 Bedrock 的组合提供了一条确定的…
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HashiCorp 的 Terraform MCP 服务器提供 AI 助手功能，但无法检测手动创建的云资源
HashiCorp 发布了 Terraform 的官方 MCP 服务器，提供 35 多个工具来协助基础设施即代码任务。这些工具可以搜索提供商注册表、建议模块输入、管理 HCP Terraform 工作区以及检查 Sentinel 策略。然而，该服务器与 Terraform 本身一样，受其基于状态的方法的限制，无法检测在云控制台中手动创建的资源，例如安全组或 RDS 实例。
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AWS 用户组金奈站：使用 Bedrock 和 Strands SDK 构建生产级 AI 代理
在 AWS 用户组金奈站的演示中，展示了如何使用 Amazon Bedrock 和 Strands SDK 构建生产就绪的 AI 代理。由 Jaya Ganesh 主持的会议强调了从反应式 AI 聊天机器人向能够感知、推理、行动和学习的自主代理式 AI 系统的转变。Amazon Bedrock 提供对具有内置安全功能的各种 LLM 和基础模型的访问，而 Strands SDK 和 Bedrock AgentCore 通过管理状态、工具…
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AWS Agent Toolkit 增强了 AI 编码代理的安全性和控制力
AWS Agent Toolkit 为 AI 编码代理提供了与 AWS 服务交互的托管解决方案，与社区运行的服务器相比，提高了安全性和可审计性。它包括一个托管的 MCP 服务器，用于安全地访问 API；预构建的用于常见任务的“Skills”；用于 IDE 集成的“Plugins”；以及用于行为配置的“Rules files”。主要优势包括精细的 IAM 控制、沙盒代码执行、通过 CloudTrail 和 CloudWatch 进行的全…