AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか？ AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用して、最新のAWSドキュメントに基づき、質問に回答してくれるFAQアシスタントの作成方法について紹介したいと思います。 MCP Serverの呼び出しには、Claude Desktop および dolphin-mcp を利用します。 github.com はじめに 概要 1. MCPとは MCPのしくみ 2. AWS Documentation MCP Serverとは Claude Desktop経由でAWS ドキュメントのFAQアシスタントを作成する dolphin-mcpでAWS ドキュメントのFAQアシスタント
【2025年最新版】X Bot を作りながら学ぶ AWS ドリル - #1 X API の初期設定 & AWS Lambda を使って Hello World ポストする - log4ketancho
こんにちは、@ketancho です。 3年ほど前に AWS 公式 Web マガジン builders.flash にて、『作りながら学ぶ AWS ドリル』という連載を、1年間やらせていただきました。 aws.amazon.com このような手を動かしながら学ぶことは個人的にとても好きな学習形式で、楽しく（時には締め切りに涙しながら）連載させていただきました。実は、X（旧 Twitter）の API を利用することがプライベートで稀によくあるので、私自身、今でも頻繁にこの記事を参照しています。 しかしながら、3年も経ってしまうとやはり差分が出てきてしまっており、AWS のマネージメントコンソールもそうですし、Twitter 側の UI にも変更があり、なんなら2023年には Twitter から X にサービス名称も変わってしまいました。そのままご活用いただける部分はあるものの、初見の方だ
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
VPC上にデプロイしたSIEM on Amazon ESで既存S3バケットのログを分析してみた | DevelopersIO
既にS3バケットにログを収集しているんだけど、このままだとSIEM on Amazon ESで分析できない? こんにちは、のんピ です。 前回、以下の記事を投稿しました。 内容は、SIEM on Amazon ESのスタックが作成したログ収集用S3バケットに、CloudTrailや、VPC Flow Logs、FSx for Windows File Serverのファイルアクセス監査ログを保存して、可視化するといったものです。 以下、AWS公式ドキュメントの図を見ると、ログ収集用S3バケットのデータ保存は3パターンがあることがわかります。 抜粋: SIEM on Amazon Elasticsearch Service - アーキテクチャ Kienesis Data Firehoseを使用して、ログ収集用S3バケットにログを転送する サービスのログの出力先を、ログ収集用S3バケットに指定
CPython 3.13 was released two weeks ago and this release is the most performance-oriented in some time. After a quick read of the release notes, a few things stand out for the impact they can have on the performance: CPython can now run in free-threaded mode, with the global interpreter lock (GIL) disabled a brand new just-in-time (JIT) compiler has been added CPython now bundles the mimalloc allo
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State of Python 3.13 Performance: Free-Threading - CodSpeed