MCP2Lambdaは、AWS Lambda関数を大規模言語モデル(LLM)のツールとして実行するMCPプロトコルサーバーで、コードを変更することなくAIモデルがLambda関数を呼び出し、プライベートリソースやAWSサービスにアクセスできるようにします。

このプロジェクトは、AWS Lambda関数を使用してモデルコンテキストプロトコル (MCP) の標準入出力サーバーを実行し、分散システム内でのMCPサーバーの呼び出しを実現します。

MCP2LambdaはMCPサーバーで、コードを変更することなく、AWS Lambda関数を大規模言語モデル（LLM）のツールとして使用することができます。Model Context Protocol (MCP)を通じてAIモデルとLambda関数の間に橋渡しを行い、モデルがプライベートリソースにアクセスし、カスタム操作を実行できるようにします。

AWS LambdaとAPI Gatewayに基づく超簡易Model Context Protocol (MCP)サーバーで、Serverless Frameworkを使用してデプロイされ、ローカル開発とテストをサポートします。

AWS Lambda、CloudFront、Cognito認証に基づくサーバーレスMCPプロトコルの実装プロジェクトで、完全なクラウドMCPサーバーインフラストラクチャを提供し、OAuth 2.0認証、リアルタイムストリーム転送、拡張可能なアーキテクチャをサポートします。

AWS LambdaとSAMをベースにしたModel Context Protocol（MCP）のサーバーレス実装で、システム設定とクライアント利用の2つのインターフェースを提供します。

AWS Lambda Powertoolsのドキュメントに対して多言語検索機能を提供するMCPサービス

このプロジェクトは、AWS Lambdaに基づくサーバーレスのMCP（モデルコンテキストプロトコル）ツールの実装を展示しており、PythonサーバーサイドとTypeScriptクライアントを含み、ストリーミングHTTP通信をサポートしています。サーバーサイドはMCPツールの開発プロセスを簡素化し、組み込みのセッション状態管理を備え、Amazon Bedrockとの統合をデモンストレーションしています。

AWS Lambda関数を構築するためのRubyテンプレートプロジェクトで、迅速なデプロイとテストをサポートします。

このプロジェクトはAWS LambdaとSAMに基づくModel Context Protocol（MCP）のサーバー実装で、システム設定とクライアント使用の2つのインターフェースを提供し、ツール登録、権限管理、ストリーミング応答などの機能をサポートしています。

MCPインターフェースを通じてAWS Lambda関数をデプロイおよび管理するサーバーで、関数のデプロイ、リスト表示、およびガイド付きデプロイ機能を提供します。

Model Context Protocolサーバー用のAWS LambdaのHTTPラッパーで、ローカル開発とクラウドデプロイ機能を提供します。

AWS LambdaとAPI GatewayをベースにしたシンプルなMCPサーバーで、AWS CDKを使ってデプロイされ、ローカルテストとリモート呼び出しをサポートします。

シンプルなMCPサーバーのプロトタイプで、追加のブリッジコンポーネントやカスタムトランスポートなしで、AWS LambdaとAPI Gateway上でネイティブに実行されます。

AWS LambdaとAPI Gatewayに基づく簡易Model Context Protocol（MCP）サーバーで、Serverless Application Model（SAM）を使用してデプロイされ、ローカル開発とテストをサポートします。

このプロジェクトは、AWSのサーバーレスアーキテクチャに基づくRAG（検索強化生成）サービスで、Lambda、OpenSearch Serverless、S3を使用してドキュメントの保存と検索を実現し、API Gatewayを通じてMCPプロトコルのインターフェースを提供し、OpenAIを埋め込みと生成に統合しています。

欧州連合のAI法案に関する質問応答チャットボットプロジェクトで、混合検索方法（ベクトル検索 + 知識グラフ）を採用し、ローカルでの実行とAWS Lambdaへのデプロイの両方のオプションを提供します。

このプロジェクトは、公式のTypeScript MCPサーバーをストリーミングHTTPプロトコルをサポートするように改造し、Amazon Lambdaを通じてデプロイする実装方法を示しています。核心機能には、ストリーミング転送プロトコルのサポート、Lambdaベースの弾性デプロイ、コスト最適化が含まれ、既存のHTTPインフラストラクチャとシームレスに統合する必要があるシナリオに適しています。