AWS Athena MCP Server

Was macht der “aws-athena” MCP Server?

Der aws-athena MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP)-Implementierung, die KI-Assistenten befähigt, SQL-Abfragen direkt gegen AWS-Athena-Datenbanken auszuführen. Durch die Verbindung KI-gestützter Workflows mit Athena ermöglicht dieser Server Entwicklern und KI-Agenten, große Datenmengen, die in Amazon S3 gespeichert sind, einfach abzurufen und zu analysieren. Der Server fungiert als Brücke zwischen konversationeller KI und Unternehmensdateninfrastruktur, sodass robuste Datenabfragen leicht in automatisierte Workflows, Codegenerierung und intelligente Anwendungen integriert werden können. Typische Aufgaben umfassen das Ausführen von SQL-Statements, das Abrufen von Abfrageergebnissen und das Einbinden datengetriebener Erkenntnisse in Entwicklungsprozesse, wodurch Datenbankoperationen vereinfacht und die Entwicklung datenbasierter Anwendungen beschleunigt wird.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation oder im Repository werden keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation oder im Repository sind keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• run_query:
  Führt eine SQL-Abfrage mit AWS Athena aus.
  • Parameter:
    • database: Die zu abfragende Athena-Datenbank
    • query: Die SQL-Abfrage als String
    • maxRows: Maximale Anzahl zurückzugebender Zeilen (Standard: 1000, max: 10000)
  • Rückgabe:
    • Die Ergebnisse der Abfrage, sofern sie innerhalb des angegebenen Timeouts abgeschlossen wird.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenanalyse für KI-Agenten
  Ermöglichen Sie KI-Assistenten, analytische SQL-Abfragen auf großen, in Amazon S3 gespeicherten Datensätzen auszuführen und automatisierte Datenerkundung und Berichte zu erstellen.
• Business Intelligence-Automatisierung
  Integrieren Sie Athena-Abfragen in Business-Dashboards oder Workflow-Automatisierungstools, um aktuelle Daten-Einblicke ohne manuellen Aufwand zu liefern.
• Datengetriebene Codegenerierung
  Ermöglichen Sie LLMs, Code basierend auf Live-Datenbankschemata oder Beispiel-Daten, die über Athena-Abfragen abgerufen werden, zu erstellen oder zu verfeinern.
• ETL- und Datenpipeline-Integration
  Verwenden Sie den Server in Data-Engineering-Pipelines, um Daten mithilfe programmatisch ausgeführter SQL-Abfragen zu validieren, transformieren oder zu prüfen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert und AWS-Zugangsdaten konfiguriert sind (über CLI, Umgebungsvariablen oder IAM-Rolle).
2. Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den aws-athena MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern und Windsurf neu starten.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie eine Beispielabfrage versuchen.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und AWS-Zugangsdaten eingerichtet sind.
2. Bearbeiten Sie die Claude MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Serverkonfiguration ein:

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

4. Änderungen speichern und Claude neu starten.
5. Testen Sie die AWS Athena-Verbindung über die Claude-Oberfläche.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js und konfigurieren Sie AWS-Zugangsdaten.
2. Öffnen Sie die Einstellungen oder Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie folgendes Snippet hinzu:

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

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Prüfen Sie, ob der Server in der Tool-Liste verfügbar ist.

Cline

1. Überprüfen Sie die Installation von Node.js und die AWS-Zugangsdaten.
2. Bearbeiten Sie die Cline MCP-Konfiguration.
3. Fügen Sie ein:

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

4. Speichern und Cline neu starten.
5. Testen Sie die Verbindung, indem Sie eine Beispiel-Athena-Abfrage ausführen.

API-Keys sicher speichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um sensible AWS-Zugangsdaten sicher zu speichern.
Beispielkonfiguration mit Secrets:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration geben Sie Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit all seinen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “athena” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server ist fokussiert und produktionsreif für AWS Athena SQL-Abfragen mit klarer Einrichtung und sicheren Vorgehensweisen. Allerdings fehlen Prompt-Vorlagen und explizite Ressourcenprimitiven, und Sampling- oder Roots-Support werden nicht erwähnt, was die Bewertung hinsichtlich Vielseitigkeit und fortgeschrittener MCP-Features einschränkt.

MCP Score