AWS MCP Server

Hvad gør “AWS” MCP Server?

AWS MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server-implementering designet til operationer på AWS-ressourcer, specifikt med støtte for S3 og DynamoDB. Den fungerer som et bindeled, der gør det muligt for AI-assistenter at interagere programmæssigt med AWS-tjenester og udføre opgaver som oprettelse og styring af S3-buckets, upload af filer og håndtering af DynamoDB-tabeller. Ved at eksponere disse AWS-operationer som MCP-værktøjer forbedrer AWS MCP Server udviklingsworkflows og gør det muligt for AI-agenter at automatisere cloud-ressourcestyring, udføre databaseforespørgsler, håndtere filopbevaring og audit-handlinger. Alle operationer logges automatisk og er tilgængelige via et dedikeret audit-resource endpoint, hvilket sikrer sporbarhed og sikkerhed i cloud-baserede workflows.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner blev nævnt i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Ressourcer

• audit://aws-operations
  Alle AWS-operationer udført via serveren logges automatisk og er tilgængelige via dette audit-resource endpoint. Dette giver sporbarhed og ansvarlighed for handlinger udført på AWS-ressourcer.

Ingen andre ressourcer blev dokumenteret.

S3-operationer

• s3_bucket_create
  Opret en ny S3-bucket.
• s3_bucket_list
  List alle S3-buckets på kontoen.
• s3_bucket_delete
  Slet en eksisterende S3-bucket.
• s3_object_upload
  Upload et objekt (fil) til en angivet S3-bucket.
• s3_object_delete
  Slet et objekt fra en angivet S3-bucket.
• s3_object_list
  List alle objekter i en given S3-bucket.
• s3_object_read
  Læs indholdet af et objekt, der er gemt i S3.

DynamoDB-operationer

• dynamodb_table_create
  Opret en ny DynamoDB-tabel.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret Cloud-opbevaringsstyring
  Udviklere kan programmæssigt oprette, liste og slette S3-buckets, automatisere filupload og -download samt styre cloud-opbevaring uden manuel indsats.

• Database-tabeloprettelse
  AI-assistenter kan oprette DynamoDB-tabeller som led i automatiseret infrastruktur-setup eller test-workflows og effektivisere databaseoprettelse.

• Filhåndteringsautomatisering
  Automatiser upload, læsning og sletning af filer i S3, hvilket muliggør brugsscenarier som backup, dataindtagelse og dokumenthåndtering.

• Revision og compliance-tracking
  Alle operationer logges til en audit-resource, hvilket understøtter compliance-krav og giver et tilgængeligt aktivitetsspor til gennemgang.

• Integration med AI-drevne workflows
  Ved at forbinde med AI-agenter kan komplekse cloud-workflows (såsom databehandlings-pipelines) styres og udløses programmæssigt.

Sådan sættes den op

Windsurf

Ingen opsætningsinstruktioner tilgængelige for Windsurf i dokumentationen.

Claude

1. Forudsætninger:

   • Installer Claude desktop-appen.
   • Sørg for at have Node.js og uv installeret.
   • Opsæt AWS-legitimationsoplysninger (via miljøvariabler eller AWS CLI).

2. Klon repository:

   • Klon dette repository til din lokale maskine.

3. Konfigurer AWS-legitimationsoplysninger:

   • Miljøvariabler:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (standard er us-east-1)
   • Eller konfigurer med AWS CLI (aws configure).

4. Redigér Claude-konfiguration:

   • Find din claude_desktop_config.json-fil:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Tilføj følgende under mcpServers:

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

5. Genstart Claude:

   • Gem konfigurationen og genstart Claude-appen.
   • Test ved at bede Claude udføre en S3- eller DynamoDB-operation.

Eksempel på sikring af API-nøgler

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

Cursor

Ingen opsætningsinstruktioner tilgængelige for Cursor i dokumentationen.

Cline

Ingen opsætningsinstruktioner tilgængelige for Cline i dokumentationen.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “mcp-server-aws” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

AWS MCP Server tilbyder robust AWS-integration med tydeligt fokus på S3- og DynamoDB-operationer samt ordentlig revisionslogning. Den mangler dog dokumentation for prompt-skabeloner, ressource-diversitet og detaljerede opsætningsinstruktioner for andre platforme end Claude. Tilstedeværelsen af licens, stjerner og forks samt kerneværktøjsstøtte gør den til en solid community-server, men begrænset dokumentation for avancerede MCP-funktioner (som Sampling og Roots) holder den tilbage fra en topkarakter.

MCP-score

Samlet vurdering: 7/10
Denne server er praktisk og udviklervenlig til AWS-automatisering, men kunne have fordel af udvidet dokumentation og rigere MCP-funktionalitet.