Smartsheet 如何在 AWS 上构建远程 MCP 服务器
Smartsheet 是一款企业级工作管理平台，被数十万组织所信赖。随着企业团队采用 AI 代理，这些代理需要结构化地访问 Smartsheet 等系统中的数据，但大多数系统并非为此而设计。为了弥合这一差距，Smartsheet 在 AWS 上构建了一个远程模型上下文协议（MCP）服务器，使 AI 客户端能够直接访问其数据和功能。Amazon Quick 和 Claude Desktop 等 AI 助手通过自然语言帮助用户与 Smartsheet 交互，分析项目数据、更新任务、创建表格、管理工作区等。企业还在为无需人工提示即可运行的工作负载构建自定义 AI 代理。这些 AI 代理可以自主工作，通过 MCP 在 Smartsheet 中进行协调，例如捕获需求、接取任务、附加测试结果、起草文档等。它们与人类同事使用相同的表格，将原本需要数周的工作流程压缩到数天甚至数小时。
MCP 服务器连接到 Smartsheet 现有的 API 和中央智能层，并在此基础上添加了 AI 优化接口，旨在最小化 Token 成本、防止幻觉，并帮助大语言模型（LLM）可靠地处理企业数据。自上线以来，Smartsheet 通过这些优化节省了超过 30 亿个 Token（基于内部遥测数据）。
架构概览
统一的 MCP 层同时服务于内部和外部代理。Smartsheet 自家的 Smart Assist（产品内 AI 体验）和 Amazon Quick 等外部连接的 AI 客户端运行在相同的基础设施上，共享相同的工具、优化和智能栈。这种对等性是刻意的架构选择：Smartsheet 一次构建，所有代理客户端立即受益。
数据路径中关键的 AWS 服务包括：
- AWS Fargate（用于 Amazon ECS）：运行无状态服务器容器。
- Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Managed Service for Apache Flink：用于将变更事件摄入到 Amazon S3。
- Amazon Bedrock 和 Amazon Neptune：用于 LLM 推理和知识图谱。
安全与治理
Smartsheet 的 MCP 服务器在 AWS 上实现了细粒度的安全控制。每个 AI 客户端都经过身份验证和授权，确保只能访问其被允许的数据和操作。通过集成 AWS Identity and Access Management（IAM）和 Smartsheet 自身的权限模型，企业可以精确控制 AI 代理的访问范围。
扩展与部署
利用 AWS Fargate 的弹性，MCP 服务器可以根据负载自动扩展。Smartsheet 采用持续部署流水线，确保更新快速且可靠地推送到生产环境。事件流架构通过 Kinesis 和 Flink 处理高吞吐量的变更数据，保证实时性。
AI 特定优化
Smartsheet 在 MCP 服务器中设计了多项 AI 优化：
- Token 成本优化：通过精简 API 响应、缓存常用查询和压缩上下文，大幅减少每次调用的 Token 消耗。
- 幻觉缓解：结合结构化数据源和知识图谱（Amazon Neptune），LLM 在生成回答时能引用真实数据，减少编造信息的风险。
- 可靠的企业数据访问：MCP 服务器提供一致的接口，使 LLM 能够以低错误率执行创建、读取、更新、删除操作。
总结
Smartsheet 在 AWS 上构建的远程 MCP 服务器展示了如何将企业级工作管理平台与 AI 代理无缝集成。通过统一的架构、强大的安全治理和针对 AI 的优化，Smartsheet 不仅提升了自身产品的智能化水平，也为企业客户构建自定义 AI 工作流提供了坚实基础。这种模式有望成为未来企业 AI 集成的参考架构。
