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Trovare il dataset di ricerca giusto tra centinaia di archivi tecnici può richiedere ore di lavoro manuale — navigare cataloghi complessi, testare file, confrontare licenze, ispezionare la struttura dei dati. Amazon Web Services annuncia uno strumento che riduce questo processo a pochi secondi: un server MCP (Model Context Protocol) open source che collega gli assistenti AI al AWS Registry of Open Data (RODA), consentendo ai ricercatori di cercare dataset in linguaggio naturale anziché attraverso query tecniche. L'annuncio è stato dato all'AI for Good Summit delle Nazioni Unite di Ginevra, svoltosi dal 7 al 10 luglio 2026. Il server è disponibile gratuitamente con licenza Apache 2.0 nel repository GitHub ufficiale. Cosa contiene il Registry of Open Data Il RODA ospita oltre 1.100 dataset provenienti da più di 400 organizzazioni, tra cui NASA, NOAA e National Institutes of Health (NIH), per un totale di centinaia di petabyte di dati di ricerca pubblicamente disponibili. La raccolta copre discipline che vanno dalla climatologia alla genomica, dal monitoraggio della biodiversità alla modellazione epidemiologica. Il problema che il nuovo strumento risolve è concreto: un climatologo che studia la deforestazione deve oggi orientarsi tra sistemi di ricerca tecnici, individuare archivi specifici e testare molteplici file prima di poter iniziare le analisi. Un ricercatore in genomica deve setacciare decine di dataset, confrontare termini di licenza e ispezionare manualmente la struttura dei file. In entrambi i casi, la ricerca vera e propria non è ancora iniziata. Come funziona il server MCP Il RODA MCP Server si integra direttamente con assistenti AI come Kiro e Claude Code, consentendo di porre domande in linguaggio naturale e ricevere risultati pertinenti con descrizioni e anteprime dei dati. Un ricercatore può semplicemente chiedere "Quali dataset di immagini satellitari sono disponibili per il monitoraggio della deforestazione?" o "Quali dataset genomici hanno licenza Creative Commons?" e ottenere immediatamente le risposte. Ciò che prima richiedeva ore richiede ora pochi secondi. Il server è già stato integrato da Element 84 nella propria piattaforma Queryable Earth, abilitando agenti capaci di individuare, visualizzare in anteprima ed elaborare dati per la gestione delle emergenze. L'Allen Institute lo descrive come uno strumento che favorisce la "serendipity" scientifica, permettendo connessioni inaspettate tra dataset e discipline diverse. Secondo Werner Vogels, Amazon CTO, l'obiettivo è garantire che ricercatori di qualsiasi istituzione, indipendentemente dalle dimensioni o dalle risorse disponibili, possano accedere ai dati fondamentali su un piano di parità, senza richiedere competenze tecniche specialistiche per la fase di ricerca.

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AWS lancia un server MCP AI per trovare dataset di ricerca in secondi