AWS تشرح بناء تطبيقات MCP تفاعلية داخل واجهات الذكاء الاصطناعي

نشرت AWS دليلاً عملياً لبناء تطبيقات MCP بواجهات HTML تفاعلية ونشرها على بيئة تشغيل Amazon Bedrock AgentCore.

AWS تشرح بناء تطبيقات MCP تفاعلية داخل واجهات الذكاء الاصطناعي

نشرت AWS شرحاً تقنياً لبناء تطبيقات MCP Apps التي تعرض واجهات تفاعلية بدل النص العادي داخل واجهات الذكاء الاصطناعي. يوسّع MCP Apps بروتوكول Model Context Protocol (MCP) بعناصر واجهة HTML تُعرض مباشرة داخل التطبيق المضيف، بينما تتولى Amazon Bedrock AgentCore استضافة الخادم.

توفر بيئة التشغيل AgentCore runtime استضافة بلا خوادم مع عزل للجلسات ودعم أصلي لبروتوكول MCP، فيما تعرض بوابة AgentCore Gateway الخادم عبر نقطة نهاية واحدة آمنة تصل إليها المضيفات المتوافقة مع MCP Apps.

التطبيق التجريبي

في التطبيق التجريبي Unicorn Rentals، يسأل المستخدم عن جميع وحيدات القرن فيعرض المضيف بطاقة تفاعلية لكل واحدة تتضمن الصورة والاسم والوصف والأجر بالساعة ومدى التوفر. وعند طلب حجز وحيد القرن Stardust يُسجَّل الحجز ويعرض رقمه وتاريخه والأجر بالساعة. أما استعراض الحجوزات النشطة فيعيد المدة والتكلفة المتراكمة كنص لا كبطاقة، إذ تشير AWS إلى أن ليس كل طلب يحتاج واجهة غنية. وعند الإرجاع تُحتسب التكلفة الإجمالية من المدة والأجر بالساعة.

ولأن MCP Apps معيار مستقل عن المضيف، تقول AWS إن الخادم نفسه يقدم التجربة ذاتها في ChatGPT أو Claude أو أي مضيف آخر يدعم الامتداد.

البنية التقنية

التطبيق مكتوب بلغة TypeScript ويعتمد حزمة @modelcontextprotocol/sdk الرسمية مع امتداد @modelcontextprotocol/ext-apps لتقديم عناصر الواجهة، ويعمل كخادم Express.js تديره بيئة التشغيل داخلياً. منطق العمل موضوع في دالة AWS Lambda مخصصة، والتخزين الدائم في Amazon DynamoDB.

تُسجَّل الأدوات عبر registerAppTool وهي list_unicorns وbook_unicorn وview_bookings وreturn_unicorn. ويحدد الحقل _meta.ui.resourceUri أي عنصر واجهة يعرضه المضيف، بينما يحمل structuredContent البيانات التي تُحقن فيه. وتُسجَّل عناصر الواجهة كموارد MCP عبر registerAppResource. أما النشر فيضغط الشيفرة ويرفعها إلى حاوية Amazon S3 وينشئ مورد AgentCore runtime ببيئة NODE_22 ونقطة دخول ووضع بروتوكول MCP.

التفاصيل والشيفرة في مدونة AWS.

Devamını oku

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

GlobalFeed Editor tarafından