GHC2025_主控处理器
项目介绍
MCP资源用于GHC 2025
MCP资源用于GHC 2025
模型上下文协议（MCP）代表了人工智能开发的重要进步，提供了标准化指南，说明AI模型在交互过程中如何解释和响应上下文。
这些资源共同解释了MCP在不同平台上的技术实现及其通过更好的上下文处理来提高AI可靠性和安全性的实际应用。
- Anthropic - 模型上下文协议
- Hugging Face 博客 - MCP
- Hugging Face MCP课程
- 维基百科 - 模型上下文协议
- GitHub - 模型上下文协议
- MCP文档
- Anthropic - 关于AI安全的核心观点
- YouTube视频1
- YouTube视频2
MCP教程工作坊
GHC MCP演示代码
AWS工作坊
- MCP工作坊 - 使用Amazon Q的MCP
- 使用Amazon Q CLI和Rust编程构建MCP服务器
- 使用Amazon Q CLI和Python编程构建MCP服务器
- 日常生产力加速器：使用模型上下文协议（MCP）构建GenAI工具
- 韩语 - MCP工作坊
- 韩语 - 使用Amazon Q的MCP工作坊
- 使用AI和MCP原型化和管理您的实时流应用程序
- Amazon Q开发者CLI及MCP工作坊
- 使用SecKiro自动进行安全审查，这是Amazon智能IDE的MCP
- 使用Amazon EKS的代理开发体验
- 使用AWS MCP服务器的Vibe编码
- 使用Python构建MCP服务器
- EKS上的AI代理工作坊
- 使用Claude在Amazon Bedrock上构建MCP驱动的代理
- 使用MCP开发DynamoDB数据模型 - 仅限AWS托管活动
- 使用代理AIOps加速平台工程师的生产力
- AI驱动的容器操作：在AWS上构建和部署MCP服务器
- 在Amazon EKS上部署代理AI应用程序
- 使用Athena、DBT、Iceberg、Strands SDK和MCP构建经济高效的现代数据平台
- Amazon Bedrock-MCP医疗保健和生命科学动手实验室
- 使用Strands、AgentCore、MCP、Q CLI进行AWS EOL检测与修复的工作坊
- 使用Amazon Nova Act和MCP构建代理
- 使用Strands、MCP和S3表构建无服务器分析代理
- 利用Amazon Q CLI简化SAP操作，借助AWS MCP服务器