Aufbau eines skalierbaren Wissensdatenbank-Agenten mit Amazon Bedrock und dem MCP Gateway

Unternehmen stehen heute vor einer ständigen Herausforderung: Wissensfragmentierung. Wichtige Informationen - wie Architekturentscheidungen, API-Dokumentation und Runbooks - sind oft befindet sich in verschiedenen Wikis, Code-Repositories und Tools für die Zusammenarbeit. Diese Fragmentierung führt zu geringerer Produktivität, langsamerem Onboarding und wiederholtem Aufwand in den Teams.

In this article, we’ll show how to build a scalable, centralized Knowledge Base Agent using Amazon Bedrock Knowledge Bases and the Model Context Protocol (MCP) Gateway. This solution applies a Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach to deliver instant, contextual responses while maintaining enterprise-grade security, governance, and observability.

Herausforderungen von Unternehmen

Organizations consistently report similar pain points around knowledge access:

These inefficiencies translate directly into delayed releases, higher onboarding costs, and duplicated work.

Der Knowledge Base Agent schafft eine einheitliche Abfrageschicht, die Unternehmenswissen aufnimmt, Inhalte vektorisiert und kontextbezogene Antworten über eine Standard-API bereitstellt. Die Architektur kombiniert mehrere AWS-Services, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Governance zu erreichen.

Unsere Lösung im Überblick

Solution at a Glance

The Knowledge Base Agent creates a unified retrieval layer that ingests enterprise knowledge, vectorizes content, and provides contextual answers through a standard API. The architecture combines several AWS services to achieve scalability, reliability, and governance by design.

Key AWS Components

Amazon Bedrock Knowledge Bases - Die Grundlage der Lösung, die vollständig verwaltete Vektorspeicher-, Einbettungs- und Abruffunktionen bietet. Bedrock übernimmt das Chunking, die Indizierung und die Vektorisierung und macht die Verwaltung der Infrastruktur überflüssig.

Amazon S3 - Bietet einen dauerhaften, versionierten Speicher für alle Quelldokumente und Artefakte und unterstützt damit Audit- und Compliance-Anwendungsfälle.

AWS Lambda - Ermöglicht Ingestion- und Abfrage-Workflows mit serverloser, ereignisgesteuerter Ausführung für nahtlose Skalierung.

Amazon ECS mit AWS Fargate - Führt verteilte Celery-Arbeiterpools für Masseningestion, langwierige Vektorverarbeitung und parallele Dokumenttransformationen aus.

Amazon ElastiCache für Redis - Verwaltet verteilte Aufgabenkoordination, Caching und Ratenkontrolle zur Optimierung der Abfrageleistung.

Amazon CloudWatch - Bietet End-to-End-Überwachung, Metriken und strukturierte Protokollierung für vollständige Betriebstransparenz.

Standards-Based Integration with the MCP Gateway

The Model Context Protocol (MCP) Gateway standardizes access to the Knowledge Base Agent, enabling consistent integration across clients such as IDEs, chat interfaces, and internal portals.

Das Gateway bietet mehrere Endpunkte:

Sicherheit und Governance sind an der API-Grenze integriert, mit zentralisierter Authentifizierung, Autorisierung, Ratenbegrenzung und Audit-Protokollierung.

Best Practices für die Implementierung

Document Ingestion and Chunking

Chunking plays a crucial role in retrieval quality. Tailor your chunking strategy based on document type: 

Attach metadata such as document source, author, version, and creation date to every chunk for traceability.
 

Retrieval and RAG Orchestration

Hybrid retrieval - combining vector similarity with metadata filtering - improves precision

Always include source citations in generated responses to enhance transparency and trust.

Security and Governance

Follow AWS’s defense-in-depth model across all layers:

Operational Excellence

Gemessene Wirkung

Early adopters of this pattern have reported measurable benefits:

Example Use Cases Across Roles

Future Enhancements

The architecture can evolve with new AWS capabilities:

Integration with Xebia's AI Native Engineering Platform

This solution pattern is part of Xebia AI Native Engineering Solution | Xebia framework, which accelerates enterprise adoption of AI-driven architectures. It provides reusable blueprints for knowledge agents, observability, and secure model orchestration - enabling organizations to operationalize generative AI responsibly across their ecosystem.

Fazit

The Knowledge Base Agent built with Amazon Bedrock and the MCP Gateway demonstrates how enterprises can transform fragmented institutional knowledge into a strategic, AI-augmented asset. With a serverless, standards-based architecture, organizations can securely scale contextual intelligence across teams - without compromising governance or control.

This reference pattern helps accelerate software delivery, reduce redundancy, and improve cross-team collaboration - all while adhering to AWS’s best practices for operational excellence.
 

Deploy via AWS Marketplace

You can explore and deploy this pattern directly from the [Amazon Bedrock Knowledge Base Agent on AWS Marketplace (to accelerate setup and integration within your AWS environment.


Additional Resources
Amazon Bedrock Knowledge Bases Documentation
AWS Lambda Best Practices
Amazon ECS Task Definitions
Model Context Protocol Specification
AWS Well-Architected Framework