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L'AWS MCP Server integra FlowHunt con AWS S3 e DynamoDB, consentendo agli agenti AI di automatizzare la gestione delle risorse cloud, eseguire operazioni su database e gestire l'archiviazione dei file—tutte le azioni sono registrate in modo sicuro per audit e conformità.
Il Server MCP Risorse AWS consente agli assistenti AI di gestire e interrogare le risorse AWS in modo conversazionale utilizzando Python e boto3. Integra una potente automazione e gestione AWS nei tuoi workflow FlowHunt con operazioni sicure e basate su permessi.
L'AWS Cost Explorer MCP Server collega assistenti AI come Claude con AWS Cost Explorer e i Bedrock Model Invocation Logs, abilitando query e analisi dei dati di spesa cloud in linguaggio naturale per una gestione e reportistica avanzata dei costi AWS.
Il server MCP aws-athena collega i flussi di lavoro AI ad AWS Athena, consentendo agli agenti AI di eseguire query SQL direttamente sui dati archiviati in Amazon S3. Semplifica l’accesso ai dati, l’analisi e la generazione di codice per casi d’uso aziendali e di automazione.
Amazon SageMaker è un servizio di machine learning (ML) completamente gestito da AWS che consente a data scientist e sviluppatori di creare, addestrare e distribuire rapidamente modelli di machine learning utilizzando una suite completa di strumenti integrati, framework e funzionalità MLOps.
Scopri cosa sono le Edge Locations di AWS, come si differenziano da Regioni e Availability Zones e come migliorano la distribuzione dei contenuti con minore latenza, prestazioni migliorate e copertura globale.
