AWS Has 16,000 APIs. Can MCP Handle It?

摘要

James Ward 探討了 MCP 伺服器在生產環境中的演進，涵蓋可觀測性、評估機制、工具設計、程式碼模式及 AWS 的 16,000 多個 API 架構。他強調透過可觀測性建立請求關聯，並結合評估（evals）來最佳化工具使用效率與 Token 消耗。

James Ward explores the advanced aspects of MCP servers in production, covering observability, evaluation, tool design, and AWS's 16,000+ API architecture. He emphasizes establishing request correlations and using evaluation systems to optimize tool usage and token efficiency.

重點

• 建立 MCP 伺服器後需關注可觀測性以追蹤 Agent 行為與效能。
• 透過建立工具關聯或聚合工具，減少 Agent 重複呼叫，提升效率。
• 引入評估（evals）系統可驗證 Agent 行為並最佳化工具選擇。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:00AgentCon 演講：MCP 建構的未來方向
2. 03:42可觀察性最佳化：將分散的工具呼叫整合為單一呼叫
3. 06:59自適應門路：在 Agent 與 MCP 伺服器之間匯入自動最佳化
4. 10:34糟糕的 MCP 伺服器：從基礎功能到效能提升的旅程
5. 14:10AWS Agent 友善：低語法模式取代純 Python 程式碼
6. 17:25從 Pseudo-code 到可理解語言：LLM 的語法與 Schema 應用
7. 21:17提升使用者產能：從評測資料中根因分析 Agent 行為
8. 24:28Harness 內涵測：如何評估 Agent Harness 的效能
9. 31:28資料成本與評測：構建龐大組合式測試矩陣的挑戰
10. 35:00從單一呼叫到程式碼模式：MCP 伺服器效能的替代方案
11. 38:11分服務專職 MCP：針對不同服務建構專屬 Agent 伺服器

提到的工具與公司

• AWS
• AgentCon
• MCP 2.0
• OAuth
• IAM
• SigV4

適合誰看

MCP 伺服器開發者、Agent 架構師及 AI 效能最佳化專家。

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