AWS MCP Server

Co dělá “AWS” MCP Server?

AWS MCP Server je implementace serveru Model Context Protocol (MCP) určená pro operace se zdroji AWS, konkrétně podporuje S3 a DynamoDB. Funguje jako most, který umožňuje AI asistentům programově komunikovat s AWS službami – umožňuje úkoly jako vytváření a správa S3 bucketů, nahrávání souborů a manipulace s tabulkami DynamoDB. Zpřístupněním těchto AWS operací jako MCP nástrojů zvyšuje AWS MCP Server efektivitu vývoje a umožňuje AI agentům automatizovat správu cloudových zdrojů, provádět databázové dotazy, pracovat se souborovým úložištěm a logovat akce. Veškeré operace jsou automaticky logovány a dostupné přes speciální auditní endpoint, což zajišťuje dohledatelnost a bezpečnost v cloudových workflow.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci nebyly zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• audit://aws-operations
  Všechny AWS operace provedené serverem jsou automaticky logovány a dostupné prostřednictvím tohoto auditního endpointu. Zajišťuje to dohledatelnost a odpovědnost za akce provedené na AWS zdrojích.

Jiné zdroje nebyly zdokumentovány.

Operace S3

• s3_bucket_create
  Vytvoření nového S3 bucketu.
• s3_bucket_list
  Výpis všech S3 bucketů v účtu.
• s3_bucket_delete
  Smazání existujícího S3 bucketu.
• s3_object_upload
  Nahrání objektu (souboru) do zvoleného S3 bucketu.
• s3_object_delete
  Smazání objektu ze zvoleného S3 bucketu.
• s3_object_list
  Výpis všech objektů v daném S3 bucketu.
• s3_object_read
  Čtení obsahu objektu uloženého v S3.

Operace DynamoDB

• dynamodb_table_create
  Vytvoření nové tabulky DynamoDB.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Automatizovaná správa cloudového úložiště
  Vývojáři mohou programově vytvářet, vypisovat a mazat S3 buckety, automatizovat nahrávání a stahování souborů a spravovat cloudové úložiště bez ručního zásahu.

• Provisioning databázových tabulek
  AI asistenti mohou vytvářet tabulky DynamoDB v rámci automatizovaného nastavování infrastruktury nebo testovacích workflow, což zefektivňuje zajištění databází.

• Automatizace práce se soubory
  Automatizujte nahrávání, čtení a mazání souborů v S3 – využitelné například pro zálohování, ingest dat či správu dokumentů.

• Auditování a sledování souladu
  Všechny operace jsou logovány do auditního zdroje, což podporuje požadavky na compliance a poskytuje přehled o aktivitách pro kontrolu.

• Integrace s workflow řízenými AI
  Propojením s AI agenty lze programově spravovat a spouštět komplexní cloudová workflow (například datové pipeline).

Jak nastavit

Windsurf

V dokumentaci nejsou dostupné instrukce k nastavení pro Windsurf.

Claude

1. Předpoklady:

   • Nainstalujte desktopovou aplikaci Claude.
   • Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a uv.
   • Nastavte AWS přihlašovací údaje (pomocí proměnných prostředí nebo AWS CLI).

2. Klonování repozitáře:

   • Naklonujte tento repozitář na svůj počítač.

3. Nastavení AWS přihlašovacích údajů:

   • Proměnné prostředí:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (výchozí us-east-1)
   • Nebo nakonfigurujte pomocí AWS CLI (aws configure).

4. Úprava konfigurace Claude:

   • Najděte svůj soubor claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Přidejte následující pod mcpServers:

     "mcpServers": {
       "mcp-server-aws": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/repo/mcp-server-aws",
           "run",
           "mcp-server-aws"
         ]
       }
     }
     

5. Restartujte Claude:

   • Uložte konfiguraci a restartujte aplikaci Claude.
   • Otestujte požadavkem na S3 nebo DynamoDB operaci.

Příklad zabezpečení API klíčů

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "váš-access-key",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "váš-secret-key",
  "AWS_REGION": "us-east-1"
}

Cursor

V dokumentaci nejsou dostupné instrukce k nastavení pro Cursor.

Cline

V dokumentaci nejsou dostupné instrukce k nastavení pro Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt nejprve přidejte MCP komponentu do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "mcp-server-aws": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “mcp-server-aws” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

AWS MCP Server nabízí robustní integraci AWS se zaměřením na operace S3 a DynamoDB i správné auditní logování. Chybí však dokumentace pro šablony promptů, rozmanitost zdrojů a detailní návody pro jiné platformy než Claude. Přítomnost licence, počtu hvězd a forků a základní podpora nástrojů dělají ze serveru solidní komunitní řešení, ale omezená dokumentace pokročilých MCP funkcí (například Sampling či Roots) brání nejvyššímu hodnocení.

MCP skóre

Celkové hodnocení: 7/10
Tento server je praktický a přívětivý pro vývojáře pro AWS automatizaci, ale ocenili bychom rozšířenou dokumentaci a podporu širších MCP funkcí.