Hvad gør “Eksempel S3” MCP Server?

Eksempel S3 MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP) designet til at forbinde AI-assistenter og agenter med data lagret i AWS S3-buckets. Ved at eksponere S3-ressourcer som MCP-ressourcer og -værktøjer muliggør den AI-drevne arbejdsgange at hente, håndtere og interagere med filer—specifikt PDF-dokumenter—lagret i S3. Dette gør det muligt for udviklere og AI-værktøjer at udføre opgaver som opregning af buckets, opregning af objekter og hentning af dokumenter, hvilket direkte øger produktiviteten og automatiseringen i udviklingsmiljøer, der kræver adgang til cloud-baserede filer. Serveren er især nyttig til at berige AI-konteksten med eksterne data og understøtter avancerede anvendelsestilfælde inden for dokumentanalyse, enterprise-søgning og mere.

Liste over Prompter

Der blev ikke fundet information i repository’et om promptskabeloner.

Liste over Ressourcer

• AWS S3-data (PDF-dokumenter):
  • Eksponerer PDF-dokumenter lagret i AWS S3-buckets som MCP-ressourcer. Disse ressourcer kan indlæses i en LLM’s kontekst til videre behandling eller analyse.
  • Understøtter op til 1.000 objekter pr. forespørgsel.

Liste over Værktøjer

• ListBuckets
  • Returnerer en liste over alle S3-buckets, der ejes af den autentificerede AWS-konto.
• ListObjectsV2
  • Henter op til 1.000 objekter (filer) fra en angivet S3-bucket i én forespørgsel.
• GetObject
  • Downloader eller henter et specifikt objekt (såsom en PDF) fra en given S3-bucket via nøgle.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Dokumenthentning og analyse
  • Gør det muligt for AI-systemer at hente og analysere PDF-dokumenter fra S3 til opgaver som opsummering, udtræk og klassificering.
• Enterprise-filadministration
  • Giver udviklere mulighed for at gennemse og administrere store samlinger af virksomhedsdokumenter lagret i S3 via en AI-assistent.
• Automatiseret rapportering
  • Letter automatisering af rapportgenereringsarbejdsgange ved at hente rådata eller rapporter lagret i S3.
• Kontekstuel søgning
  • Understøtter avancerede søge- og hentningsoperationer for filer, hvilket muliggør kontekstberigede interaktioner i AI-drevne applikationer.
• Datarevision
  • Hjælper med revision og overholdelse ved at opregne og tilgå dokumenter på tværs af S3-buckets til gennemgang og journalføring.

Sådan opsættes det

Windsurf

Der blev ikke fundet specifikke Windsurf-opsætningsinstruktioner.

Claude

1. Forudsætninger: Installer serveren og sørg for, at AWS-legitimationsoplysninger (adgangsnøgle, hemmelighed, region) er konfigureret med passende S3-tilladelser.
2. Find konfigurationen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tilføj MCP Server til konfigurationen:
   Eksempel for udviklings-/ikke-publiceret server:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server",
           "run",
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

   Eksempel for publiceret server:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart: Gem konfigurationsfilen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft opsætning: Bekræft, at S3 MCP-serveren vises i listen over tilgængelige værktøjer.

Sikring af API-nøgler

Angiv AWS-legitimationsoplysninger via miljøvariabler eller AWS-legitimationsfilen (se AWS CLI config docs). Eksempel:

{
  "env": {
    "AWS_ACCESS_KEY_ID": "din-adgangsnøgle",
    "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "din-hemmelige-nøgle",
    "AWS_DEFAULT_REGION": "din-region"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

Der blev ikke fundet Cursor-opsætningsinstruktioner.

Cline

Der blev ikke fundet Cline-opsætningsinstruktioner.

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 ved at bruge dette JSON-format:

{
  "s3-mcp-server": {
    "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 “s3-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på de givne oplysninger og repoets struktur er Eksempel S3 MCP Server en fokuseret, velafgrænset MCP-server til S3-baseret PDF-hentning og -administration. Den dækker centrale MCP-primitiver (ressourcer, værktøjer), tilbyder klare opsætningsinstruktioner til Claude og følger god praksis for sikkerhed og licensering. Dog mangler der detaljer om prompts, sampling og understøttelse af platforme som Windsurf og Cursor.

Jeg vil bedømme denne MCP-server til 7 ud af 10 på grund af dens klare S3-integration og eksponering af værktøjer/ressourcer, men med manglende dokumentation og funktioner for bredere protokolunderstøttelse.

MCP Score