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AtScale 语义层接入 AgentCore 教程发布

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先了解这件事

AI 综述

AWS Machine Learning Blog 发布教程，演示如何用 AtScale 作为语义层、配合 Amazon Bedrock AgentCore 托管 Strands 智能体，在 AWS 上构建面向智能体 AI 的数据访问方案。 AtScale 采用维度模型（维度、层级、度量），模型用基于 YAML 的 Semantic Modeling Language（SML）编写并纳入 Git 版本管理；同一模型同时通过 SQL、XMLA 和 MCP 三种协议对外暴露。教程使用的 AtScale MCP 服务器是 AtScale 发行版的一个组件，暴露在 <atscale-host>/mcp，随 AtScale C2026.7 版本正式可用，并采用标准 Model Context Protocol。认证有两条路径：bearer-token 路径使用从 Design Center 生成的 API token；OAuth 2.0 路径使用 AtScale 自带的 Keycloak，客户端 ID 固定为 atscale-mcp，相关说明见 AtScale 的 Connecting with Claude 页面。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展10月20日 23:33

用 AtScale 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月20日

23:33
AWS Machine Learning Blog
用 AtScale 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
AWS 博客展示用 AtScale 作为语义层、配合 Amazon Bedrock AgentCore 托管 Strands 智能体，在 AWS 上构建面向智能体 AI 的语义层。AtScale 采用维度模型（维度、层级、度量），用基于 YAML 的 Semantic Modeling Language（SML）编写并纳入 Git 版本管理，单一模型同时通过 SQL、XMLA 和 MCP 三种协议对外暴露。

本事件热度走势

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。