AWS Athena MCP Server

Co dělá “aws-athena” MCP Server?

aws-athena MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP), která umožňuje AI asistentům spouštět SQL dotazy přímo proti databázím AWS Athena. Propojením AI workflowů s Athena tento server umožňuje vývojářům a AI agentům snadno získávat a analyzovat velkoobjemová data uložená v Amazon S3. Server funguje jako most mezi konverzační AI a firemní datovou infrastrukturou, takže robustní SQL dotazování lze jednoduše začlenit do automatizovaných workflowů, generování kódu a chytrých aplikací. Typické úkoly zahrnují spouštění SQL příkazů, získávání výsledků dotazů a integraci datově řízených poznatků do vývojových procesů, čímž zjednodušuje správu databází a urychluje vývoj aplikací zaměřených na práci s daty.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci ani repozitáři nejsou explicitně zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci ani repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

• run_query:
  Spustí SQL dotaz pomocí AWS Athena.
  • Parametry:
    • database: Athena databáze, na které se dotaz spouští
    • query: SQL dotaz ve formě řetězce
    • maxRows: Maximální počet vrácených řádků (výchozí: 1000, maximum: 10000)
  • Vrací:
    • Výsledky dotazu, pokud je dokončen v daném časovém limitu.

Použití tohoto MCP serveru

• Datová analytika pro AI agenty
  Umožněte AI asistentům spouštět analytické SQL dotazy nad velkými datasety v Amazon S3 a automatizovat průzkum dat i reporting.
• Automatizace Business Intelligence
  Integrujte dotazování Athena do firemních dashboardů či workflow automatizací a získejte aktuální datové poznatky bez manuálního zásahu.
• Datově řízené generování kódu
  Umožněte LLM generovat či upravovat kód na základě aktuálních schémat databází nebo vzorků dat získaných dotazem přes Athena.
• Integrace do ETL a datových pipeline
  Využijte server v rámci datových inženýrských pipeline k validaci, transformaci nebo auditu dat pomocí programově spouštěných SQL dotazů.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a nastavené AWS přihlašovací údaje (přes CLI, proměnné prostředí nebo IAM roli).
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte aws-athena MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

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

4. Uložte a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení spuštěním ukázkového dotazu.

Claude

1. Ujistěte se, že je nastaven Node.js a AWS přihlašovací údaje.
2. Upravte konfigurační soubor Claude MCP.
3. Vložte konfiguraci serveru:

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

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Otestujte připojení AWS Athena přes rozhraní Claude.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a nastavte AWS přihlašovací údaje.
2. Otevřete nastavení nebo konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte následující úryvek:

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

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že je server dostupný v seznamu nástrojů.

Cline

1. Ověřte instalaci Node.js a AWS přihlašovací údaje.
2. Upravte konfiguraci Cline MCP.
3. Vložte:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Otestujte připojení spuštěním ukázkového Athena dotazu.

Bezpečné uložení API klíčů

Pro bezpečné uložení citlivých AWS přihlašovacích údajů používejte proměnné prostředí.
Příklad konfigurace s tajnými klíči:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP uvnitř flowů

Použití MCP ve FlowHunt

Pro začlenění MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do flow a propojením s vaším AI agentem:

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

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

Po uložení je AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “athena” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vaší vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Tento MCP server je zaměřený a připravený pro produkční použití s AWS Athena SQL dotazováním, nabízí jasné nastavení a bezpečné postupy. Chybí však šablony promptů a explicitní zdrojové primitivy, a není zmíněna podpora sampling nebo roots, což omezuje jeho skóre pro všestrannost a pokročilé MCP funkce.

MCP Skóre