Smartsheet builds remote MCP server on AWS for integrating AI agents with enterprise data
Smartsheet
Amazon Web Services
Anthropic
Work management platform Smartsheet has built a remote MCP server on AWS, providing AI agents with structured access to data and functions. The architecture includes AWS Fargate, Amazon Bedrock, and Neptune, supporting both internal AI assistants (Smart Assist) and external clients (Amazon Quick, Claude Desktop). Optimizations have saved over 3 billion tokens, and an access management system is implemented for enterprise customers.
कंपनी स्मार्टशीट, जो कार्य प्रबंधन प्लेटफॉर्म का मालिक है, ने AWS पर एक रिमोट मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर बनाया है ताकि AI एजेंट सीधे स्मार्टशीट के डेटा और फीचर्स तक पहुंच सकें। आर्किटेक्चर में AWS Fargate (Amazon ECS), Amazon Kinesis Data Streams और इवेंट प्रोसेसिंग के लिए Amazon Managed Service for Apache Flink, साथ ही इंफेरेंस के लिए Amazon Bedrock और ग्राफ नॉलेज के लिए Amazon Neptune शामिल हैं। सभी AI क्लाइंट—चाहे आंतरिक (जैसे Smart Assist) हों या बाहरी (जैसे Amazon Q, Claude Desktop)—एक ही MCP सर्वर का उपयोग करते हैं। लॉन्च के बाद से, स्मार्टशीट ने ऑप्टिमाइज़ेशन के ज़रिए 3 बिलियन से अधिक टोकन बचाए हैं: प्रगतिशील डेटा डिस्क्लोज़र (प्रति रिस्पॉन्स टोकन सीमित करना), सख्ती से टाइप की गई टूल स्कीमा, और एक मालिकाना सीरियलाइज़ेशन प्रारूप जो टोकन खपत को 35-47% तक कम करता है। सिस्टम तीन स्तरों का एक्सेस कंट्रोल सपोर्ट करता है: ग्लोबल AI इनेबलमेंट, केवल नॉन-डिस्ट्रक्टिव ऑपरेशंस तक सीमित, और पूर्ण राइट एक्सेस। टेस्टिंग में लूप में LLM के साथ नॉन-डिटरमिनिस्टिक एंड-टू-एंड सीनारियो शामिल हैं, और डिप्लॉयमेंट ECS डिप्लॉयमेंट सर्किट ब्रेकर्स के माध्यम से ऑटोमैटिक रोलबैक के साथ किया जाता है। AI ट्रैफ़िक स्केलिंग के लिए ECS ऑटो स्केलिंग का उपयोग किया जाता है, जिसमें ट्रैफ़िक मात्रा और CPU लोड को ध्यान में रखते हुए टार्गेट ट्रैकिंग पॉलिसीज़ शामिल हैं।
स्रोत: AWS ML blog —
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