亚马逊云科技发布全新开源模型MCP服务器 数秒即可检索获得全球免费科研数据

7月15日消息，亚马逊云科技近日在日内瓦举办的联合国国际电信联盟（简称国际电联）“人工智能向善”全球峰会上，宣布推出全新的开源模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）服务器。借助该服务器，科学家和研究人员能够利用对话式人工智能，在数秒内通过 AI快速检索亚马逊云科技开放数据注册表（Registry of Open Data on AWS，RODA）中的数据集，从全球最大的免费公开研究数据集中获取研究所需的数据。

目前，亚马逊云科技开放数据注册表已接入全球超过400个机构和1,100个优质数据集，其中包括中山大学航空航天学院遥感大数据智能应用实验室提供的“归一化差异城市指数（Normalized Difference Urban Index，NDUI）”数据集、中科天机气象科技有限公司提供的“天机全球区域一体化数值天气预报系统（TianJi Global-Regional Integrated Numerical Weather Prediction System Dataset，TJ-NWP）”数据集，以及广西大学与康涅狄格大学联合提供的“雷达生成近实时洪水淹没记录图（RAPID NRT Flood Maps）”数据集。

此次亚马逊云科技发布的开源工具将亚马逊云科技开放数据注册表与 AI助手直接连接，整合了来自美国国家航空航天局（NASA）、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）、美国国立卫生研究院（NIH）、艾伦人工智能研究所（Allen Institute）等众多机构数百拍字节（PB）的公开科研数据资源，并在Apache 2.0许可协议下可开源使用。借助该工具，研究人员仅需以自然语言描述研究需求，便可快速锁定目标数据，无需再费力检索复杂的技术目录。

寻找合适的研究数据集是一项耗时费力的繁琐工程。例如，一位专注于研究森林砍伐的气候科学家需要辗转于多个技术检索系统之间，逐一定位特定数据的存储位置，并在正式展开分析工作前对大量文件逐一测试验证。同样，研究罕见遗传病的基因组学研究人员，须从数十个数据集中筛查、逐条比对许可条款，并手动核验文件结构，方能最终锁定符合研究需求的目标数据集。

为了简化上述过程，亚马逊云科技推出该开源模型上下文协议服务器，将亚马逊云科技开放数据注册表与 Kiro、Claude Code等 AI助手直接连接，使研究人员可通过自然语言对话找到所需数据集，无需再依赖繁琐的手动搜索。

借助这款新工具，研究人员只需以自然语言提问，如“有哪些可用于监测森林砍伐的卫星图像数据集？”或“哪些基因组学数据集适用知识共享（Creative Commons）许可协议？”，即可立即获得附有描述说明与数据预览的结果。过去需要耗费数小时的检索工作，如今数秒即可完成。

此外，研究人员通过该工具可更加便捷地获取各类数据集，为海平面上升建模、疾病暴发追踪、生物多样性流失监测，及人类基因组探索等全球重大科学研究提供有力支撑。亚马逊云科技通过消除数据检索的技术壁垒，助力全球不同规模和资源条件下的研究人员平等地获取重要的数据。

亚马逊首席技术官Dr. Werner Vogels表示：“开放数据是科学进步的基石，但寻找合适的数据集不应成为专业技术人员的专属工作。这款工具让 AI真正为全球研究人员所用，无论他们是在研究气候变化、绘制疾病图谱，还是进行基因组测序，都能帮助他们得以减少数据检索的时间，将更多精力投入到造福全人类的科学发现之中。”