这篇方案如何把非结构化证据转为可查询的洞察？
文件进入 Amazon S3 后触发 AWS Lambda，调用 Amazon Bedrock Data Automation 按媒体类型提取结构化信息，结果保存到 S3，并通过 MCP 暴露给 Salesforce Agentforce 进行自然语言查询。
Extending public sector intelligence with Agentforce and AWS
（翻译）使用 Agentforce 和 AWS 扩展公共部门智能
资讯摘要
Public sector agencies process large volumes of unstructured evidence, such as body camera footage and scanned documents. This post shows how to combine Amazon Bedrock Data Automation with the Model Context Protocol (MCP) to turn that data into structured insights and surface them through natural la
AI 摘要
文章介绍如何将 Amazon Bedrock Data Automation 与 Model Context Protocol（MCP）结合，把公共部门执法记录仪、监控视频和扫描文档等非结构化证据转为结构化洞察，并通过 Salesforce Agentforce 以自然语言查询调用。方案采用事件驱动架构，涉及 Amazon S3、Lambda、DynamoDB、EventBridge 和 Bedrock AgentCore Gateway，并给出 AWS CDK 部署和注册 MCP 服务器的配置步骤。
AI 问答
方案主要涉及哪些 AWS 组件？
主要涉及 Amazon S3、AWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon EventBridge、Amazon Bedrock Data Automation、Amazon Bedrock AgentCore Gateway 和 Amazon Cognito 等。
如何让 Agentforce 连接 AWS 的 MCP 端点？
在 AWS CDK 部署后，从 CloudFormation 输出获取 CognitoClientId、CognitoTokenEndpoint、GatewayMcpEndpoint 等值及 Cognito 客户端密钥，再到 Salesforce API Catalog 中注册 MCP 服务器并配置连接。
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