AWS Resources MCP Server

Hvad gør “AWS Resources” MCP Server?

AWS Resources MCP Server er en Python-baseret implementering af Model Context Protocol (MCP), der gør det muligt for AI-assistenter—såsom Claude—at interagere direkte med AWS-tjenester via boto3. Denne server tillader kørsel af genereret Python-kode til forespørgsel og administration af AWS-ressourcer og tilbyder kraftfulde AWS-operationer med passende sandboxing og containerisering. Ved blot at angive dine AWS-legitimationsoplysninger kan udviklere og driftsteams administrere AWS-ressourcer, udføre forespørgsler og eksekvere administrationsopgaver—alt sammen gennem samtalebaserede AI-grænseflader uden komplekse opsætninger. Serveren er fleksibel og understøtter både læse- og skriveoperationer, helt styret af tilladelserne på din AWS-brugerrolle.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner er angivet i de tilgængelige repository-filer.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er angivet eller beskrevet i de tilgængelige repository-filer.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner (f.eks. query_database, read_write_file, call_api) er angivet i de tilgængelige repository-filer.

Anvendelser af denne MCP-server

• AWS-ressourceforespørgsler
  Brug AI-assistenter til at forespørge information om AWS-ressourcer (f.eks. EC2-instanser, S3-buckets, Lambda-funktioner) direkte via naturligt sprog.
• AWS-ressourceadministration
  Udfør administrationsopgaver, såsom start/stop af EC2-instanser eller oprettelse/ændring af ressourcer, i henhold til dine AWS-legitimationsoplysninger.
• DevOps-automatisering
  Muliggør hurtig, samtalebaseret automatisering af AWS-infrastruktur-opgaver uden manuel CLI eller konsolarbejde.
• Sikkerheds- og compliance-tjek
  Kør ad hoc-kode for at inspicere AWS-ressourcer for compliance, sikkerhedsgrupper eller konfigurationsafvigelser ved hjælp af hele boto3’s funktionalitet.
• Hændelsesrespons og fejlsøgning
  Løs hændelser eller fejlret AWS-miljøer interaktivt via AI, og reducer responstiden ved at køre diagnostisk kode efter behov.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Find objektet mcpServers.
4. Tilføj AWS Resources MCP Server med et JSON-udsnit som vist nedenfor.
5. Gem filen og genstart Windsurf for at anvende ændringerne.

"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"
    }
  }
}

Bemærk: Sikr dine AWS-legitimationsoplysninger ved at bruge miljøvariabler som vist ovenfor.

Claude

1. Åbn Claude’s MCP-integrationsindstillinger.
2. Tilføj en ny MCP-server-registrering.
3. Indtast AWS Resources MCP Server som vist nedenfor.
4. Gem og genstart Claude om nødvendigt.

"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"
    }
  }
}

Bemærk: Brug miljøvariabler til følsomme legitimationsoplysninger.

Cursor

1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er installeret.
2. Rediger Cursors konfigurationsfil til at inkludere MCP-serveren.
3. Indsæt følgende konfiguration.
4. Gem dine ændringer og genstart 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. Sørg for, at Cline er sat op med Node.js.
2. Åbn din konfigurationsfil.
3. Tilføj MCP-serveren som vist.
4. Gem og genstart dit miljø.

"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"
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler:
Brug altid miljøvariabler til at videregive følsomme nøgler.
Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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 indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "aws-resources": {
    "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 kapaciteter. Husk at ændre “aws-resources” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem de tilgængelige informationer og de manglende sektioner (ingen eksplicitte værktøjer, ressourcer eller promptskabeloner) opnår denne MCP-server et grundlæggende men værdifuldt brugsscenarie for AWS-automatisering, men ville have brug for mere dokumentation og eksplicitte MCP-funktioner for at score højere.

Vores vurdering

Givet de tilgængelige funktioner og dokumentation er denne MCP-server funktionel og målretter et klart brugsscenarie (AWS-automatisering via samtale-AI), men mangler eksplicitte MCP-standardfunktioner som promptskabeloner, ressource-definitioner eller værktøjsskemaer. Den er ligetil for avancerede brugere, men kunne drage fordel af mere klarhed om kapaciteter og sikkerhed for bredere anvendelse.
Score: 5/10

MCP-score