7月15日，在日内瓦联合国国际电信联盟举办的“人工智能向善”全球峰会上，亚马逊云科技推出了一款全新工具——开源模型上下文协议（MCP）服务器。简单来说，科学家和研究人员现在可以直接与AI对话，几秒钟内就能从亚马逊云科技开放数据注册表（RODA）中检索到所需的数据集。这一工具整合了全球最大的免费公开科研数据资源，过去翻目录、找数据往往耗时良久，如今只需自然语言描述即可轻松完成。

目前，该开放数据注册表已接入全球超过400个机构、1100个优质数据集。其中包含不少中国团队贡献的宝贵资源，例如中山大学航空航天学院遥感大数据智能应用实验室提供的“归一化差异城市指数（NDUI）”数据集，中科天机气象科技有限公司的“天机全球区域一体化数值天气预报系统（TJ-NWP）”数据集，以及广西大学与康涅狄格大学联合发布的“雷达生成近实时洪水淹没记录图（RAPID NRT Flood Maps）”数据集。这些资源对从事遥感、气象、灾害研究的人员而言，堪称数据金矿。

此次发布的开源工具，直接将开放数据注册表与AI助手（如Kiro、Claude Code）打通。数据来源涵盖NASA、NOAA、美国国立卫生研究院、艾伦人工智能研究所等顶级机构，总量达数百拍字节（PB），且全部在Apache 2.0许可协议下开源。研究人员只需用自然语言描述“我需要什么数据”，AI即可秒速锁定目标，彻底告别在复杂技术目录中反复翻找的繁琐过程。

说实话，过去寻找合适的研究数据集是一项苦差事。举个例子，一位研究森林砍伐的气候科学家，需要在多个技术检索系统之间来回切换，找到特定数据存储位置，再逐一文件测试验证，才能放心使用。同样，研究罕见遗传病的基因组学研究人员，要从几十个数据集中逐条筛查，比对许可条款，手动核验文件结构，最后才能确定哪个数据集符合要求。这项工作既耗时又费力，还容易出错。

为简化这一流程，亚马逊云科技推出的MCP服务器将开放数据注册表与AI助手直接联通。研究人员只需用自然语言提问，比如“有哪些可用于监测森林砍伐的卫星图像数据集？”或者“哪些基因组学数据集适用知识共享许可协议？”，AI便能立刻给出附有描述说明和数据预览的结果。过去需要几小时的检索工作，现在几秒钟即可完成。

更关键的是，这一工具让更多研究人员能够轻松获取各类数据集，无论是海平面上升建模、疾病暴发追踪，还是生物多样性流失监测、人类基因组探索，都能从中受益。亚马逊云科技通过消除数据检索的技术壁垒，使全球不同规模、不同资源条件的研究人员都能平等地获取重要数据——这正是开放科学的真正内涵。

亚马逊首席技术官Dr. Werner Vogels对此评价道：“开放数据是科学进步的基石，但寻找合适的数据集不应成为专业技术人员的专属工作。这款工具让AI真正为全球研究人员所用，无论他们是在研究气候变化、绘制疾病图谱，还是进行基因组测序，都能减少数据检索的时间，把更多精力投入到造福全人类的科学发现之中。”