K čemu slouží “AWS Resources” MCP Server?

AWS Resources MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) v Pythonu, která umožňuje AI asistentům—například Claude—přímo komunikovat s AWS službami přes knihovnu boto3. Tento server umožňuje spouštění generovaného Python kódu pro dotazování i správu AWS zdrojů a nabízí silné AWS operace s možností sandboxování a kontejnerizace. Jednoduchým předáním svých AWS přihlašovacích údajů mohou vývojáři i operační týmy spravovat AWS zdroje, provádět dotazy i správcovské úkony, a to vše konverzačně přes AI rozhraní bez složitého nastavování. Server je flexibilní a podporuje jak čtecí, tak zápisové operace, které jsou plně řízeny oprávněními vašeho AWS uživatelského účtu nebo role.

Seznam promptů

V dostupných souborech repozitáře nejsou určeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech repozitáře nejsou uvedeny ani popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupných souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní definice nástrojů (např. query_database, read_write_file, call_api).

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Dotazování na AWS zdroje
  Používejte AI asistenty k získání informací o AWS zdrojích (např. EC2 instance, S3 bucket, Lambda funkce) přímo v přirozeném jazyce.
• Správa AWS zdrojů
  Provádějte správcovské operace jako spouštění/zastavování EC2 instancí nebo vytváření/úpravy zdrojů podle vašich AWS oprávnění.
• DevOps automatizace
  Umožněte rychlou, konverzační automatizaci úloh infrastruktury AWS bez nutnosti ručního používání CLI nebo konzole.
• Bezpečnostní a compliance kontroly
  Spouštějte ad-hoc kód pro inspekci AWS zdrojů z hlediska compliance, nastavení bezpečnostních skupin nebo odhalení změn v konfiguraci, s využitím všech možností boto3.
• Incident response a troubleshooting
  Řešte incidenty nebo provádějte troubleshooting AWS prostředí interaktivně přes AI, zrychlete reakci pomocí diagnostického kódu spouštěného na požádání.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Najděte objekt mcpServers.
4. Přidejte AWS Resources MCP Server pomocí JSON úryvku níže.
5. Uložte soubor a restartujte Windsurf, aby se změny projevily.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Poznámka: Své AWS přihlašovací údaje zabezpečte pomocí proměnných prostředí, jak je uvedeno výše.

Claude

1. Otevřete nastavení integrace MCP ve službě Claude.
2. Přidejte nový záznam MCP serveru.
3. Zadejte AWS Resources MCP Server podle vzoru níže.
4. Uložte a v případě potřeby restartujte Claude.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Poznámka: Pro citlivé údaje vždy využívejte proměnné prostředí.

Cursor

1. Pokud ještě nemáte, nainstalujte Node.js.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor, aby obsahoval MCP server.
3. Vložte následující konfiguraci.
4. Uložte změny a restartujte Cursor.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Cline

1. Ujistěte se, že máte nastavený Cline společně s Node.js.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor.
3. Přidejte MCP server dle vzoru.
4. Uložte a restartujte své prostředí.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:
Citlivé klíče vždy předávejte přes proměnné prostředí.
Příklad:

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
}

Jak tento MCP použít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu FlowHunt přidejte komponentu MCP do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

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

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

Po nastavení může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “aws-resources” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

S ohledem na dostupné informace a chybějící sekce (žádné explicitní nástroje, zdroje či šablony promptů) tento MCP server pokrývá základní, avšak užitečný případ použití pro AWS automatizaci, ale pro vyšší hodnocení by potřeboval více dokumentace a explicitních MCP prvků.

Náš názor

Podle dostupných funkcí a dokumentace je tento MCP server funkční a řeší jasný případ použití (AWS automatizace skrze konverzační AI), ale postrádá explicitní MCP standardní prvky jako šablony promptů, definice zdrojů nebo schémata nástrojů. Je přímočarý pro pokročilé uživatele, ale pro širší adopci by mu prospěla větší srozumitelnost možností a bezpečnosti.
Hodnocení: 5/10

MCP skóre