A AWS disponibilizou servidores MCP para o público geral. O objetivo do serviço é fornecer aos agentes de IA e assistentes de codificação acesso controlado aos recursos da AWS sem conceder direitos gerais extensos. Servidores remotos gerenciados permitem que os agentes chamem APIs da AWS e consultem a documentação atual da AWS em tempo de execução. O servidor MCP faz parte do Agent Toolkit for AWS.
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O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto que os aplicativos de IA podem usar para conectar dispositivos externos, fontes de dados e serviços. Com a interface, o modelo de IA pode não apenas acessar os dados de treinamento, mas também recuperar as informações atuais e utilizar a função quando necessário.
A caixa de ferramentas compacta vai contra o conhecimento de modelos ultrapassados
Com este serviço, a AWS quer resolver um problema prático enfrentado por muitos agentes de codificação: ao executar tarefas da AWS, eles geralmente dependem de conhecimento de modelo desatualizado, não estão familiarizados com serviços mais recentes ou criam infraestrutura que é executável, mas não está pronta para produção. Por exemplo, a AWS menciona políticas IAM muito amplas ou tende a usar a AWS CLI em vez de CDK ou CloudFormation.
Basicamente, o servidor MCP oferece uma ferramenta pequena e fixa. A ferramenta call_aws abrange mais de 15.000 operações de API da AWS usando credenciais IAM existentes. Voz search_documentation e read_documentation Os agentes também podem baixar a documentação e as práticas recomendadas atuais da AWS. Com isso, a AWS quer reduzir as alucinações e aproximar as respostas do estado atual da plataforma.
Novo recurso: Sandbox para scripts Python
Alguns novos recursos serão adicionados com disponibilidade geral. O servidor agora oferece suporte a chaves de contexto IAM, permitindo que o acesso seja melhor controlado por meio de políticas regulares de IAM. Olhando a documentação agora funcionará sem autenticação. Segundo a AWS, a necessidade de tokens por interação também é reduzida – um ponto muito importante em fluxos de trabalho mais longos e com vários estágios.
Novas ferramentas são tecnicamente as mais interessantes run_script. Isso permite que o agente execute um script Python curto no lado do servidor na sandbox. O ambiente de tempo de execução obtém as permissões do IAM do usuário, mas não tem acesso à rede ou ao sistema de arquivos local ou ao shell. Desta forma, diversas chamadas de API podem ser conectadas em uma única etapa, os resultados podem ser filtrados e avaliados, ao invés de mapear cada etapa individualmente através da chamada da ferramenta. Isso é útil, por exemplo, quando os agentes precisam integrar dados de configuração, inventário e tags de vários serviços da AWS.
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Habilidades substituem o SOP do agente
Do ponto de vista da AWS, a mudança dos SOPs dos agentes para as habilidades é a mudança conceitual mais importante. As habilidades são guias selecionados e práticas recomendadas para tarefas típicas em que os agentes costumam cometer erros. As respectivas equipes de serviço da AWS mantêm. A AWS quer orientar os agentes para corrigir resultados com mais rapidez, manter uma lista de ferramentas disponíveis e reduzir erros, alucinações e consumo de tokens.
Para as empresas, a AWS apresenta problemas de governança e conformidade. O Serviço separa claramente os direitos dos usuários humanos dos direitos dos agentes. Políticas IAM ou políticas de controle de serviço podem ser usadas para determinar se os usuários têm permissão para alterar recursos, enquanto o mesmo acesso através do servidor MCP permanece restrito a operações de leitura. Para monitoramento, a AWS fornece suas próprias métricas do CloudWatch no namespace AWS-MCP; O CloudTrail também registra chamadas de API.
A demonstração com S3 Vectors mostra a diferença
A AWS demonstrou como esses serviços podem ser implementados em uma demonstração do fabricante com Code Claude. O modelo com conhecimento de maio de 2025 responde à questão de como os embeddings podem ser armazenados no S3, inicialmente sem referência ao Amazon S3 Vectors – um serviço que só começou como uma prévia em julho de 2025 e está disponível geralmente em dezembro de 2025. Segundo a AWS, com o servidor MCP conectado, o agente pega a documentação atual e depois aponta para o S3. O tour ilustra principalmente a diferença entre o conhecimento do modelo estático e o acesso em tempo de execução à documentação atual do produto.
O servidor MCP está inicialmente disponível nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Europa (Frankfurt), mas pode fazer chamadas de API em regiões da AWS. Não há cobrança adicional por estes serviços; Somente recursos da AWS são utilizados e, se necessário, a transferência de dados é cobrada. No anúncio, a AWS nomeia Claude Code, Kiro e Kursor como clientes compatíveis; Basicamente, qualquer cliente compatível com MCP funciona.
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