خادم AWS Athena MCP

ماذا يفعل خادم “aws-athena” MCP؟

خادم aws-athena MCP هو تنفيذ لبروتوكول سياق النماذج (MCP) يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي من تنفيذ استعلامات SQL مباشرة على قواعد بيانات AWS Athena. من خلال ربط تدفقات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي بـ Athena، يتيح هذا الخادم للمطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي استرجاع وتحليل البيانات الضخمة المخزنة في Amazon S3 بسهولة. يعمل الخادم كجسر بين الذكاء الاصطناعي الحواري وبنية البيانات المؤسسية، مما يجعل من السهل إدخال استعلامات بيانات قوية في تدفقات العمل الآلية، وتوليد الشيفرات، والتطبيقات الذكية. تشمل المهام الشائعة تنفيذ جمل SQL، واسترجاع نتائج الاستعلام، ودمج الرؤى المستندة للبيانات في عمليات التطوير، مما يسهل عمليات قواعد البيانات ويسرّع تطوير التطبيقات المعتمدة على البيانات.

قائمة القوالب الموجهة

لا توجد قوالب موجهة مذكورة صراحة في التوثيق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة مدرجة في التوثيق أو ملفات المستودع.

قائمة الأدوات

• run_query:
  تنفيذ استعلام SQL باستخدام AWS Athena.
  • المعلمات:
    • database: قاعدة بيانات Athena المراد الاستعلام منها
    • query: نص استعلام SQL
    • maxRows: الحد الأقصى لعدد الصفوف المراد إرجاعها (الافتراضي: 1000، الحد الأقصى: 10000)
  • يُرجع:
    • نتائج الاستعلام إذا اكتمل ضمن المهلة المحددة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تحليلات البيانات لوكلاء الذكاء الاصطناعي
  السماح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ استعلامات SQL تحليلية على مجموعات بيانات ضخمة مخزنة في Amazon S3، مما يمكّن من استكشاف البيانات والتقارير بشكل آلي.
• أتمتة ذكاء الأعمال
  دمج استعلامات Athena في لوحات معلومات الأعمال أو أدوات أتمتة تدفق العمل، لتوفير رؤى بيانات حديثة دون تدخل يدوي.
• توليد الشيفرة المدفوعة بالبيانات
  تمكين نماذج اللغة الكبيرة من توليد أو تحسين الشيفرة بناءً على مخططات قواعد البيانات الحية أو عينات البيانات المسترجعة عبر استعلامات Athena.
• تكامل ETL وخطوط أنابيب البيانات
  استخدام الخادم داخل خطوط بيانات الهندسة للتحقق، أو تحويل، أو تدقيق البيانات عبر تنفيذ استعلامات SQL مخصصة برمجياً.

طريقة الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وتكوين بيانات اعتماد AWS (عبر CLI أو متغيرات البيئة أو دور IAM).
2. حدد ملف إعدادات Windsurf.
3. أضف خادم aws-athena MCP باستخدام مقطع JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "athena": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@lishenxydlgzs/aws-athena-mcp"],
         "env": {
           "OUTPUT_S3_PATH": "s3://your-bucket/athena-results/"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد بتنفيذ استعلام تجريبي.

Claude

1. تأكد من إعداد Node.js وبيانات اعتماد AWS.
2. حرر ملف إعداد Claude MCP.
3. أدخل إعداد الخادم:

   {
     "mcpServers": {
       "athena": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@lishenxydlgzs/aws-athena-mcp"],
         "env": {
           "OUTPUT_S3_PATH": "s3://your-bucket/athena-results/"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. اختبر اتصال AWS Athena عبر واجهة Claude.

Cursor

1. ثبّت Node.js وفعّل بيانات اعتماد AWS.
2. افتح إعدادات Cursor أو ملف التكوين.
3. أضف المقطع التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "athena": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@lishenxydlgzs/aws-athena-mcp"],
         "env": {
           "OUTPUT_S3_PATH": "s3://your-bucket/athena-results/"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تأكد من ظهور الخادم في قائمة الأدوات.

Cline

1. تحقق من تثبيت Node.js وبيانات اعتماد AWS.
2. حرر إعداد Cline MCP.
3. أدخل:

   {
     "mcpServers": {
       "athena": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@lishenxydlgzs/aws-athena-mcp"],
         "env": {
           "OUTPUT_S3_PATH": "s3://your-bucket/athena-results/"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. اختبر الاتصال بتنفيذ استعلام Athena تجريبي.

تأمين مفاتيح API

استخدم متغيرات البيئة لتخزين بيانات اعتماد AWS الحساسة بأمان.
مثال على الإعداد مع الأسرار:

{
  "mcpServers": {
    "athena": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@lishenxydlgzs/aws-athena-mcp"],
      "env": {
        "OUTPUT_S3_PATH": "s3://your-bucket/athena-results/",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "${AWS_ACCESS_KEY_ID}",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الـ MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة التكوين. في قسم إعداد MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

{
  "athena": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد إكمال التكوين، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا الـ MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “athena” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

هذا الخادم MCP مركّز وجاهز للإنتاج لاستعلامات AWS Athena SQL، مع إعداد واضح وممارسات أمان جيدة. ومع ذلك، يفتقر إلى قوالب موجهة وموارد أولية صريحة، ولا يذكر دعم العينات أو الجذور، مما يحد من درجته من حيث التنوع وميزات MCP المتقدمة.

درجة MCP