AWS Athena MCP Server

Hvad gør “aws-athena” MCP Server?

aws-athena MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) implementering, der gør det muligt for AI-assistenter at udføre SQL-forespørgsler direkte mod AWS Athena-databaser. Ved at forbinde AI-drevne arbejdsgange med Athena, gør denne server det let for udviklere og AI-agenter at hente og analysere store datamængder lagret i Amazon S3. Serveren fungerer som bro mellem konversations-AI og virksomhedsdatainfrastruktur, så det bliver nemt at indarbejde robuste dataforespørgsler i automatiserede arbejdsgange, kodegenerering og intelligente applikationer. Typiske opgaver inkluderer udførelse af SQL-udsagn, hentning af resultater og integration af datadrevne indsigter i udviklingsprocesser, hvilket strømliner databaseoperationer og accelererer datafokuseret applikationsudvikling.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er angivet i dokumentationen eller repositories.

Liste over Værktøjer

• run_query:
  Udfør en SQL-forespørgsel ved hjælp af AWS Athena.
  • Parametre:
    • database: Den Athena-database, der forespørges
    • query: SQL-forespørgselsstreng
    • maxRows: Maksimalt antal rækker, der returneres (standard: 1000, maks.: 10000)
  • Returnerer:
    • Resultaterne af forespørgslen, hvis den afsluttes inden for den angivne timeout.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Dataanalyse for AI-agenter
  Giver AI-assistenter mulighed for at køre analytiske SQL-forespørgsler på store datasæt lagret i Amazon S3, hvilket muliggør automatiseret dataudforskning og rapportering.
• Automatisering af Business Intelligence
  Integrér Athena-forespørgsler i business dashboards eller arbejdsgangs-automatiseringsværktøjer og få opdaterede dataindsigter uden manuel indgriben.
• Datadrevet kodegenerering
  Giver LLM’er mulighed for at generere eller forfine kode baseret på live databaseskemaer eller eksempeldata hentet via Athena-forespørgsler.
• ETL og data-pipeline integration
  Brug serveren i data engineering-pipelines til at validere, transformere eller auditere data ved at udføre brugerdefinerede SQL-forespørgsler programmæssigt.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret og AWS-legitimationsoplysninger konfigureret (via CLI, miljøvariabler eller IAM-rolle).
2. Find Windsurf-konfigurationsfilen.
3. Tilføj aws-athena MCP Server med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætningen ved at forsøge en eksempel-forespørgsel.

Claude

1. Sørg for, at Node.js og AWS-legitimationsoplysninger er sat op.
2. Redigér Claude MCP-konfigurationsfilen.
3. Indsæt serverkonfigurationen:

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

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Test AWS Athena-forbindelsen via Claude-interfacet.

Cursor

1. Installer Node.js og konfigurer AWS-legitimationsoplysninger.
2. Åbn Cursors indstillinger eller konfigurationsfil.
3. Tilføj følgende uddrag:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig i værktøjslisten.

Cline

1. Verificér Node.js-installation og AWS-legitimationsoplysninger.
2. Redigér Cline MCP-konfigurationen.
3. Indsæt:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Test forbindelsen ved at køre en eksempel Athena-forespørgsel.

Sikker opbevaring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til at opbevare følsomme AWS-legitimationsoplysninger sikkert.
Eksempel på konfiguration med hemmeligheder:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow 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 systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server er fokuseret og klar til produktion til AWS Athena SQL-forespørgsler, med klar opsætning og sikker praksis. Dog mangler den prompt-skabeloner og eksplicitte ressource-primitiver, og nævner ikke sampling eller roots-support, hvilket begrænser dens score for alsidighed og avancerede MCP-funktioner.

MCP Score