AWS Bedrock KB Retrieval

Amazon Bedrock Knowledge Base Retrieval MCP सर्वर

Amazon Bedrock Knowledge Bases तक पहुँचने के लिए MCP सर्वर

विशेषताएँ

नॉलेज बेस और उनके डेटा स्रोत खोजें

• सभी उपलब्ध नॉलेज बेस खोजें और अन्वेषण करें
• नाम या टैग द्वारा नॉलेज बेस खोजें
• प्रत्येक नॉलेज बेस से जुड़े डेटा स्रोतों की सूची बनाएं

प्राकृतिक भाषा में नॉलेज बेस क्वेरी करें

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

डेटा स्रोत द्वारा परिणाम फ़िल्टर करें

• अपनी क्वेरी को विशिष्ट डेटा स्रोतों पर केंद्रित करें
• विशिष्ट डेटा स्रोतों को शामिल या बाहर करें
• विशिष्ट डेटा स्रोतों से परिणामों को प्राथमिकता दें

प्रबंधित नॉलेज बेस पर एजेंटिक पुनर्प्राप्ति

• बहु-चरणीय पुनर्प्राप्ति रणनीति की योजना बनाएं और उद्धृत उत्तर संश्लेषित करें
• एक कॉल में कई नॉलेज बेस खोजें
• एजेंट की योजना और पुनर्प्राप्ति चरणों का वैकल्पिक संक्षिप्त ट्रेस
• केवल प्रबंधित नॉलेज बेस; उपकरण स्पष्ट संदेश के साथ अन्य प्रकारों को अस्वीकार करता है

ACL-संरक्षित सामग्री तक पहुँचें

• ACL-जागरूक डेटा स्रोतों (SharePoint, OneDrive, प्रति-दस्तावेज़ ACL के साथ Confluence) से सामग्री प्राप्त करने के लिए user_id पास करें
• इसके बिना, वह सामग्री अप्राप्य है, और एजेंटिक पुनर्प्राप्ति का पूर्ण-दस्तावेज़ विस्तार चरण "ACL-जागरूक डेटा स्रोतों के लिए UserContext आवश्यक है" के साथ विफल हो जाता है
• परिणाम उस उपयोगकर्ता को देखने के लिए अधिकृत किए गए अनुसार फ़िल्टर किए जाते हैं

प्रबंधित और वेक्टर दोनों नॉलेज बेस का समर्थन करें

• वेक्टर नॉलेज बेस (type: VECTOR) और प्रबंधित नॉलेज बेस (type: MANAGED) के साथ काम करता है
• नॉलेज बेस प्रकार स्वचालित रूप से पहचाना जाता है और सही Retrieve कॉन्फ़िगरेशन भेजा जाता है (vectorSearchConfiguration या managedSearchConfiguration)
• डेटा-स्रोत फ़िल्टरिंग नॉलेज बेस प्रकार के लिए उपयुक्त मेटाडेटा कुंजी का उपयोग करती है
• ListKnowledgeBases उपकरण प्रत्येक नॉलेज बेस के type की रिपोर्ट करता है

परिणाम पुनः रैंक करें

• पुनर्प्राप्ति परिणामों की प्रासंगिकता में सुधार करें
• Amazon Bedrock पुनः रैंकिंग क्षमताओं का उपयोग करें
• अपनी क्वेरी से प्रासंगिकता के अनुसार परिणाम 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 AWS CLI क्रेडेंशियल्स और एक AWS_PROFILE के साथ कॉन्फ़िगर होना चाहिए जिसके पास Amazon Bedrock और Knowledge Bases तक पहुँच हो
2. Amazon Bedrock Knowledge Base: आपके पास कम से कम एक Amazon Bedrock Knowledge Base होना चाहिए जिसमें टैग कुंजी mcp-multirag-kb का मान true हो
3. IAM अनुमतियाँ: आपकी IAM भूमिका/उपयोगकर्ता के पास उपयुक्त अनुमतियाँ होनी चाहिए:
   • नॉलेज बेस सूचीबद्ध और वर्णन करने के लिए
   • डेटा स्रोतों तक पहुँचने के लिए
   • नॉलेज बेस क्वेरी करने के लिए

पुनः रैंकिंग आवश्यकताएँ

यदि आप पुनः रैंकिंग कार्यक्षमता का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपके Bedrock Knowledge Base 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 Knowledge Bases सेवा भूमिका के पास भी ये अनुमतियाँ होनी चाहिए
3. पुनः रैंकिंग उपलब्धता प्रति मॉडल भिन्न होती है: amazon.rerank-v1:0 us-east-1 में प्रस्तावित नहीं है, जबकि cohere.rerank-v3-5:0 है। सर्वर (क्षेत्र, मॉडल) जोड़ी को मान्य करता है और स्पष्ट संदेश के साथ तेजी से विफल हो जाता है। समर्थित क्षेत्रों की अद्यतन सूची के लिए कृपया आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण देखें।
4. निर्दिष्ट क्षेत्र में उपलब्ध पुनः रैंकिंग मॉडल के लिए मॉडल एक्सेस सक्षम करें।

एजेंटिक पुनर्प्राप्ति आवश्यकताएँ

AgenticQueryKnowledgeBases उपकरण AgenticRetrieveStream को कॉल करता है, जो केवल प्रबंधित नॉलेज बेस (type: MANAGED) के लिए समर्थित है। यह पुनर्प्राप्ति रणनीति की योजना बनाता है और, जब तक आप generate_response=false पास नहीं करते, उद्धृत उत्तर लिखने के लिए एक फाउंडेशन मॉडल को आमंत्रित करता है।

1. आपकी IAM भूमिका को ऊपर सूचीबद्ध अनुमतियों के अतिरिक्त नॉलेज बेस पर bedrock:AgenticRetrieveStream की आवश्यकता है
2. क्योंकि यह एक फाउंडेशन मॉडल को आमंत्रित करता है, यह प्रति कॉल QueryKnowledgeBases की तुलना में काफी अधिक लागत लेता है। संश्लेषण के बिना पुनर्प्राप्ति के लिए generate_response=false पास करें
3. RetrieveAndGenerate प्रबंधित नॉलेज बेस के लिए समर्थित नहीं है, इसलिए generate_response=true के साथ एजेंटिक पुनर्प्राप्ति उससे उत्पन्न उत्तर प्राप्त करने का तरीका है

पुनः रैंकिंग नियंत्रित करना

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

• false पर सेट करें (डिफ़ॉल्ट): सभी क्वेरी के लिए पुनः रैंकिंग अक्षम करता है जब तक स्पष्ट रूप से सक्षम न हो
• true पर सेट करें: सभी क्वेरी के लिए पुनः रैंकिंग सक्षम करता है जब तक स्पष्ट रूप से अक्षम न हो

पर्यावरण चर विभिन्न प्रारूप स्वीकार करता है:

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

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

नॉलेज बेस स्थापित करने के विस्तृत निर्देशों के लिए, देखें:

• नॉलेज बेस बनाएं
• Amazon Bedrock नॉलेज बेस के लिए अनुमतियाँ प्रबंधित करना
• Amazon Bedrock में पुनः रैंकिंग 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": []
    }
  }
}

Windows स्थापना

Windows 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 क्वेरी प्रतिक्रिया में शामिल नहीं हैं।
• reranking पैरामीटर के लिए अतिरिक्त अनुमतियाँ, Amazon Bedrock मॉडल एक्सेस की आवश्यकता होती है, और यह केवल विशिष्ट क्षेत्रों में उपलब्ध है।