GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
AWS Lambda の Python で pandas や requests を使うのに、Lambda Layer を自作する必要はない - AWS SDK for pandas を活用しよう - Qiita
AWS Lambda の Python で pandas や requests を使うのに、Lambda Layer を自作する必要はない - AWS SDK for pandas を活用しようAWSpandaslambdaLambda-Layers 概要 AWS Lambda では、マネージドに提供されている AWS レイヤーがあり、自分でビルドすることなく簡単に利用できる AWS SDK for pandas のマネージドな Lambda Leyer には、 pandas / numpy といったデータ処理系のモジュールや aiohttp / requests といった HTTP リクエスト用モジュールなど、様々なモジュールがバンドルされている (一覧は後述) AWS Lambda でこれらのモジュールを使用する方法として、多くの記事では Lambda Layer を自作する方法や第三
Introducing Amazon S3 Object Lambda – Use Your Code to Process Data as It Is Being Retrieved from S3 | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon S3 Object Lambda – Use Your Code to Process Data as It Is Being Retrieved from S3 March 15, 2023 – You can now use S3 Object Lambda with Amazon CloudFront to tailor content for end users. August 13, 2024 – Added a note clarifying that, when following the walkthrough, you should not mark the Specify Lambda function version option that was added after this post was p
Rustのバックエンド開発の最近の動向を追う
はじめにyukiです。RustのカンファレンスであるRust.Tokyoのオーガナイザーを務めているほか、『実践Rustプログラミング入門』『RustによるWebアプリケーション開発』といった書籍を共著で執筆しました。 この記事のテーマは、近年利用が進み人気が高まるRustのバックエンド開発における動向です。前半で、現在人気のあるライブラリの動向を簡単にまとめます。次に、私が現在開発の動向に注目しているいくつかのライブラリについて紹介します。 人気のバックエンド開発ライブラリの動向Rustによるバックエンド開発[1]では、やはり最近でも次の2つのクレートが選ばれる傾向にあるようです。「デファクトスタンダード」と呼べるくらいには、そろそろなってきたのではないでしょうか。 axum actix-web 数年前であればactix-webが一強ではあったものの、近年はtokioチームが開発するax
Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は2023-09-28にGeneral Availability(GA)になったAmazon Bedrockの基本情報、Runtime APIの実行例についてまとめました。また、トークンやパラメータのイメージをつかむための必要最小限の用語説明も所々入れています。 最終更新日：2024/06/21 ※AWS re:Invent 2024後の2024年末時点におけるAmazon Bedrockのモデル一覧は以下の記事で紹介しています。 Amazon Bedrock Models as of 2024 - An Analysis of the Comprehensive Model Catalog ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致しま
ECS on EC2 でスケールする Playwright の実行基盤を構築した - LayerX エンジニアブログ
こんにちは! バクラク事業部 Platform Engineering 部 SRE グループにインターンとして参加している xpadev です。 この記事ではインターン期間中に開発を行っていた Playwright 実行基盤を紹介します。 経緯 構成 具体的な処理フロー 技術選定の意図 API サービスのデプロイ先 Playwright の起動先 Sidecar 形式のアイドル状態監視 コンテナの払い出し高速化 SQS の FIFO キュー経由のプールメンテナンス セキュリティ上の考慮 Playwright コンテナの権限の最小化 1 セッション 1 コンテナ化 既存のサービスを採用しなかった理由 Amazon Bedrock AgentCore Browser Browser Use Cloud Browserless まとめ 経緯 バクラク事業部では AI エージェントの開発が活発に行
Amazon Web Services ブログ AWS CDK による AWS Lambda コードの管理 システムの規模が大きくなるにつれ、インフラストラクチャの状態管理は困難になります。このような場合に AWS CloudFormation などを用いて、インフラ定義をコードで管理する（Infrastructure as Code, IaC）ことは有用です。一方、アプリケーションコードの管理は IaC から外れ、独立して管理されることが多々あります。特に AWS Lambda はシステムの様々な箇所で利用されるため、一般的なアプリケーションコードに比べて散逸しがちで管理が困難です。これにはチームが異なる、ライフサイクルが異なる、などいくつか理由が考えられますが、インフラストラクチャ用コードとアプリケーションコードを統一して管理できるツールセットが不足していたという要因もあります。 本記
⚡今すぐ見直してほしい、2021年版Lambdaチェックリスト！開発者のためのポイント30選 - KAKEHASHI Tech Blog
AWS Lambdaを使えば開発者がビジネス価値に集中できる一方、それでも今までの開発と異なるポイントに気をつける必要があります。この記事では注意したい計30個のチェックポイントを紹介します。 まずは比較的簡単で効果が出やすい部分から見ていきましょう。 🚀時間がないあなたに！すぐできるポイント10選 レビューしていてよく出てくる、比較的修正しやすい事項です。 (1) メモリサイズを設定する LambdaはメモリサイズによってCPU含めたリソースパワーが決まり、1792MBで1CPUちょうどとされています。利用言語やマルチスレッド処理の状況に合わせ増減させましょう。 デフォルトはCloudFormationやCDKなら128MB、Serverlesssで512MBと少なめです。ユーザーが使うAPIなら必ず設定しましょう。 (2) arm64(Graviton2)を前提とする Lambdaで
Anthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 以前の記事でAmazon Bedrockの参考資料、モデル一覧、価格、使い方、トークンやパラメータの用語説明、Runtime APIの実行例について紹介しました。 Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 今回はAnthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介します。 ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致します。また、予告なく修正することもありますのでご了承ください。 ※本記事執筆にあ
[Amazon Bedrock][LangChain] チャット会話履歴をセッション毎に記憶・保存する方法 | DevelopersIO
また、AWSのリージョンは「バージニア北部 (us-east-1)」を使用します。 (東京リージョンでは利用できるモデルが限られるため) 準備 Lambda関数の作成を始める前に、いくつか準備をします。 Bedrockの「モデル」を利用可能にする Bedrockマネジメントコンソールの「モデルアクセス」から、利用したい「モデル」へのアクセスを有効化しておきます。 Lambdaレイヤーの作成 Lambda関数の標準状態ではLangChainのPythonパッケージが含まれていないため、Lambdaレイヤーを使ってパッケージが利用できるようにします。 Lambdaレイヤーの作成と利用の方法は、下記ブログ記事を参考にしてください。 Lambda関数で使用するPythonと同じバージョンのPythonが使用できる環境で、LangChainのパッケージを含むzipファイルを作成します。 $ mkdi
![[Amazon Bedrock][LangChain] チャット会話履歴をセッション毎に記憶・保存する方法 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a80489873e9a00b01923977e61a5ac1f690ceac7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Flangchain-bedrock-1200x630-1.png)
Built for Builders: The Story of AWS and Open 3D Engine – Developer Preview | Amazon Web Services
AWS Game Tech Blog Built for Builders: The Story of AWS and Open 3D Engine – Developer Preview We hear from game and simulation developers that they want more choices that allow for collaboration, customization, and creative control in their production pipelines. Building 3D tooling from scratch can be cost prohibitive, take years to develop, and require significant resources to maintain. These de
Tracing AWS Lambda functions in AWS X-Ray with OpenTelemetry | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Tracing AWS Lambda functions in AWS X-Ray with OpenTelemetry AWS Distro for OpenTelemetry is a secure, Amazon Web Services (AWS)-supported, production-ready distribution of the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) OpenTelemetry project that provides open source APIs, libraries, and agents to collect distributed traces and metrics for application monitoring. OpenTelemetry i
Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets This post is written by Pal Patel, Solutions Architect, and Saud ul Khalid, Sr. Cloud Support Engineer. Serverless applications often rely on AWS Systems Manager Parameter Store or AWS Secrets Manager to store configuration data, encrypted passwords, or connection details for a database or API ser
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
Raising code quality for Python applications using Amazon CodeGuru | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Raising code quality for Python applications using Amazon CodeGuru We are pleased to announce the launch of Python support for Amazon CodeGuru, a service for automated code reviews and application performance recommendations. CodeGuru is powered by program analysis and machine learning, and trained on best practices and hard-learned lessons across millions
Leveraging Serverless Architecture to Build an Enterprise Data Repository Platform for Customer Insights and Analytics | Amazon Web Services
AWS Partner Network (APN) Blog Leveraging Serverless Architecture to Build an Enterprise Data Repository Platform for Customer Insights and Analytics By Senthil Nathan Jayaraman, Sr. Solutions Architect at Tech Mahindra By Sakthivel Natarajan, Principal Consultant at Tech Mahindra By Aravindan Renganathan, Solutions Architect at Tech Mahindra By Amit Kumar, Partner Solutions Architect at AWS With
サーバーレスなSelenium実行環境でブラウザのスクショをS3に保存する【AWS LambdaとServerless Framework編】 - Qiita
0. はじめに こんにちは。都内でエンジニアをしている、@gkzvoiceです。 今回はホコリを被っていた「AWS Lamda上でSelenium/Headless Chrome」の実行環境の構築手順を供養しようと思います笑。 勤怠打刻プログラムを作ろうかなと思ったのですが、あれがあれする気もしなくもないと考えて。 なお、本記事では、Serverless Frameworkを使いますが、そのインストール手順や一般的な使い方は、深く取り扱いません。 手前味噌ですが、下記の記事をご参照ください。 AWS LambdaとServerless Frameworkで爆速で作るTwitterbot 1. 目次 環境/バージョン情報 AWS Lambda上でSelenium環境を構築するポイント chromedriverとheadless-chromeのインストール方法 Seleniumファイルのデプロ
AWS Parameters and Secrets Lambda Extensionのパフォーマンスへの影響を確認してみた | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。 先日AWS Parameters and Secrets Lambda ExtensionというLambda Extensionが公開されました。 SSM Parameter StoreやSecrets Managerから取得した値のキャッシュをよしなにやってくれるのがこのExtensionのメリットです。これまでも各言語でこういったキャッシュの機構を提供するライブラリが公開されていたため、これらのライブラリを利用してキャッシュを実現していた方も多いのではないでしょうか？ https://github.com/aws/aws-secretsmanager-caching-python https://github.com/aws/aws-secretsmanager-caching-java https://github.com/aws/aws-secret
In 2023, we launched an AI-powered Chief of Staff for engineering leaders—an assistant that unified information across team tools and tracked critical project developments. Within a year, we attracted 10,000 users, outperforming even deep-pocketed incumbents such as Salesforce and Slack AI. Here is an early demo: By May 2024, we realized something interesting: while our AI assistant was gaining tr
MLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMaker | Amazon Web Services
Artificial Intelligence MLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMaker As enterprise businesses embrace machine learning (ML) across their organizations, manual workflows for building, training, and deploying ML models tend to become bottlenecks to innovation. To overcome this, enterprises needs to shape a clear operating model defining how multiple personas, such as data scientist
Monitoring network traffic in AWS Lambda functions | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Monitoring network traffic in AWS Lambda functions Network monitoring provides essential visibility into cloud application traffic patterns across large organizations. It enables security and compliance teams to detect anomalies and maintain compliance, while allowing development teams to troubleshoot issues, optimize performance, and track costs in multi-tenant software as a serv
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AWS CDK による AWS Lambda コードの管理 | Amazon Web Services
Building AI Products—Part I: Back-end Architecture