AWS Bedrock KB Retrieval

Amazon Bedrock ज्ञान आधार पुनर्प्राप्ति MCP सर्वर

Amazon Bedrock ज्ञान आधारों तक पहुँचने के लिए MCP सर्वर

विशेषताएँ

ज्ञान आधारों और उनके डेटा स्रोतों की खोज करें

• सभी उपलब्ध ज्ञान आधारों को खोजें और अन्वेषण करें
• नाम या टैग द्वारा ज्ञान आधारों की खोज करें
• प्रत्येक ज्ञान आधार से संबद्ध डेटा स्रोतों की सूची बनाएँ

प्राकृतिक भाषा में ज्ञान आधारों से प्रश्न करें

• संवादात्मक प्रश्नों का उपयोग करके जानकारी प्राप्त करें
• अपने ज्ञान आधारों से प्रासंगिक अंश प्राप्त करें
• सभी परिणामों के लिए उद्धरण जानकारी तक पहुँचें

डेटा स्रोत द्वारा परिणाम फ़िल्टर करें

• अपने प्रश्नों को विशिष्ट डेटा स्रोतों पर केंद्रित करें
• विशिष्ट डेटा स्रोतों को शामिल या बहिष्कृत करें
• विशिष्ट डेटा स्रोतों से परिणामों को प्राथमिकता दें

परिणामों का पुनःरैंकिंग करें

• पुनर्प्राप्ति परिणामों की प्रासंगिकता में सुधार करें
• Amazon Bedrock पुनःरैंकिंग क्षमताओं का उपयोग करें
• अपने प्रश्न की प्रासंगिकता के अनुसार परिणामों को क्रमबद्ध करें

पूर्वापेक्षाएँ

स्थापना आवश्यकताएँ

1. Astral या GitHub README से uv स्थापित करें
2. uv python install 3.10 का उपयोग करके Python स्थापित करें

AWS आवश्यकताएँ

1. AWS CLI कॉन्फ़िगरेशन: आपके पास क्रेडेंशियल्स और एक AWS_PROFILE के साथ AWS CLI कॉन्फ़िगर होना चाहिए जिसकी Amazon Bedrock और ज्ञान आधारों तक पहुँच हो
2. Amazon Bedrock ज्ञान आधार: आपके पास कम से कम एक Amazon Bedrock ज्ञान आधार होना चाहिए जिसमें टैग कुंजी mcp-multirag-kb का मान true हो
3. IAM अनुमतियाँ: आपकी IAM भूमिका/उपयोगकर्ता के पास निम्नलिखित के लिए उपयुक्त अनुमतियाँ होनी चाहिए:
   • ज्ञान आधारों को सूचीबद्ध और वर्णित करना
   • डेटा स्रोतों तक पहुँच
   • ज्ञान आधारों से प्रश्न करना

पुनःरैंकिंग आवश्यकताएँ

यदि आप पुनःरैंकिंग कार्यक्षमता का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपके Bedrock ज्ञान आधार को अतिरिक्त अनुमतियों की आवश्यकता है:

1. आपकी IAM भूमिका के पास bedrock:Rerank और bedrock:InvokeModel दोनों क्रियाओं के लिए अनुमतियाँ होनी चाहिए
2. Amazon Bedrock ज्ञान आधार सेवा भूमिका के पास भी ये अनुमतियाँ होनी चाहिए
3. पुनःरैंकिंग केवल विशिष्ट क्षेत्रों में उपलब्ध है। समर्थित क्षेत्रों की अद्यतन सूची के लिए कृपया आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण देखें।
4. निर्दिष्ट क्षेत्र में उपलब्ध पुनःरैंकिंग मॉडलों के लिए मॉडल पहुँच सक्षम करें।

पुनःरैंकिंग को नियंत्रित करना

BEDROCK_KB_RERANKING_ENABLED पर्यावरण चर का उपयोग करके पुनःरैंकिंग को वैश्विक रूप से सक्षम या अक्षम किया जा सकता है:

• false पर सेट करें (डिफ़ॉल्ट): सभी प्रश्नों के लिए पुनःरैंकिंग अक्षम करता है जब तक कि स्पष्ट रूप से सक्षम न किया जाए
• true पर सेट करें: सभी प्रश्नों के लिए पुनःरैंकिंग सक्षम करता है जब तक कि स्पष्ट रूप से अक्षम न किया जाए

पर्यावरण चर विभिन्न प्रारूपों को स्वीकार करता है:

• सक्षम करने के लिए: 'true', '1', 'yes', या 'on' (केस-असंवेदी)
• अक्षम करने के लिए: कोई अन्य मान या सेट नहीं (डिफ़ॉल्ट व्यवहार)

यह सेटिंग एक वैश्विक डिफ़ॉल्ट प्रदान करती है, जबकि व्यक्तिगत API कॉल स्पष्ट रूप से reranking पैरामीटर सेट करके इसे ओवरराइड कर सकते हैं।

ज्ञान आधार स्थापित करने के विस्तृत निर्देशों के लिए, देखें:

• ज्ञान आधार बनाएँ
• Amazon Bedrock ज्ञान आधारों के लिए अनुमतियाँ प्रबंधित करना
• Amazon Bedrock में पुनःरैंकिंग के लिए अनुमतियाँ

स्थापना

Kiro	Cursor	VS Code

अपने MCP क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन में MCP सर्वर कॉन्फ़िगर करें (उदाहरण के लिए, Kiro के लिए, ~/.kiro/settings/mcp.json संपादित करें):

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your-profile-name",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "KB_INCLUSION_TAG_KEY": "optional-tag-key-to-filter-kbs",
        "BEDROCK_KB_RERANKING_ENABLED": "false"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

विंडोज स्थापना

विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए, MCP सर्वर कॉन्फ़िगरेशन प्रारूप थोड़ा अलग है:

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server@latest",
        "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
        "AWS_REGION": "us-east-1"
      }
    }
  }
}

या सफल docker build -t awslabs/bedrock-kb-retrieval-mcp-server . के बाद docker:

# fictitious `.env` file with AWS temporary credentials
AWS_ACCESS_KEY_ID=ASIAIOSFODNN7EXAMPLE
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
AWS_SESSION_TOKEN=AQoEXAMPLEH4aoAH0gNCAPy...truncated...zrkuWJOgQs8IZZaIv2BXIa2R4Olgk

  {
    "mcpServers": {
      "awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "--interactive",
          "--env",
          "FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR",
          "--env",
          "KB_INCLUSION_TAG_KEY=optional-tag-key-to-filter-kbs",
          "--env",
          "BEDROCK_KB_RERANKING_ENABLED=false",
          "--env",
          "AWS_REGION=us-east-1",
          "--env-file",
          "/full/path/to/file/above/.env",
          "awslabs/bedrock-kb-retrieval-mcp-server:latest"
        ],
        "env": {},
        "disabled": false,
        "autoApprove": []
      }
    }
  }

नोट: आपके क्रेडेंशियल्स को आपके होस्ट से ताज़ा रखने की आवश्यकता होगी

सीमाएँ

• IMAGE सामग्री प्रकार वाले परिणाम KB प्रश्न प्रतिक्रिया में शामिल नहीं हैं।
• reranking पैरामीटर के लिए अतिरिक्त अनुमतियों, Amazon Bedrock मॉडल पहुँच की आवश्यकता होती है, और यह केवल विशिष्ट क्षेत्रों में उपलब्ध है।