AWS Resources MCP-Server
Ermöglichen Sie konversationelle AWS-Ressourcenverwaltung und -Automatisierung mit dem AWS Resources MCP-Server für FlowHunt – sicher, flexibel und angetrieben von Pythons boto3.

Was macht der “AWS Resources” MCP-Server?
Der AWS Resources MCP-Server ist eine Python-basierte Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die es KI-Assistenten – wie Claude – ermöglicht, direkt über boto3 mit AWS-Diensten zu interagieren. Dieser Server erlaubt die Ausführung generierten Python-Codes zum Abfragen und Verwalten von AWS-Ressourcen und bietet leistungsfähige AWS-Operationen mit entsprechender Sandboxing- und Containerisierung. Durch das einfache Bereitstellen Ihrer AWS-Zugangsdaten können Entwickler- und Ops-Teams AWS-Ressourcen verwalten, Abfragen durchführen und Managementaufgaben erledigen – alles über konversationelle KI-Schnittstellen und ohne komplexe Einrichtung. Der Server ist flexibel und unterstützt sowohl Lese- als auch Schreiboperationen, vollständig gesteuert durch die Berechtigungen Ihrer AWS-Benutzerrolle.
Liste der Prompts
In den verfügbaren Repository-Dateien sind keine Prompt-Vorlagen angegeben.
Liste der Ressourcen
In den verfügbaren Repository-Dateien sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt oder beschrieben.
Liste der Tools
In den verfügbaren Repository-Dateien sind keine expliziten Tool-Definitionen (z. B. query_database, read_write_file, call_api) vorhanden.
Anwendungsfälle dieses MCP-Servers
- Abfragen von AWS-Ressourcen
Nutzen Sie KI-Assistenten, um Informationen über AWS-Ressourcen (z. B. EC2-Instanzen, S3-Buckets, Lambda-Funktionen) direkt per natürlicher Sprache abzufragen. - Verwaltung von AWS-Ressourcen
Führen Sie Verwaltungsaktionen wie das Starten/Stoppen von EC2-Instanzen oder das Erstellen/Modifizieren von Ressourcen durch – entsprechend Ihrer AWS-Berechtigungen. - DevOps-Automatisierung
Ermöglichen Sie schnelle, konversationelle Automatisierung von AWS-Infrastrukturaufgaben ohne manuelle CLI- oder Konsolenarbeit. - Sicherheits- und Compliance-Prüfungen
Führen Sie Ad-hoc-Code aus, um AWS-Ressourcen auf Compliance, Security-Gruppen-Einstellungen oder Konfigurationsabweichungen zu untersuchen – mit der vollen Leistungsfähigkeit von boto3. - Incident Response und Troubleshooting
Lösen Sie Incidents oder beheben Sie AWS-Umgebungen interaktiv mit KI, indem Sie Diagnose-Code nach Bedarf ausführen und so die Reaktionszeit verkürzen.
Einrichtung
Windsurf
- Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
- Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
- Suchen Sie das
mcpServers
-Objekt. - Fügen Sie den AWS Resources MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu.
- Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu, um die Änderungen zu übernehmen.
"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"
}
}
}
Hinweis: Schützen Sie Ihre AWS-Zugangsdaten, indem Sie sie wie oben gezeigt als Umgebungsvariablen verwenden.
Claude
- Öffnen Sie die MCP-Integrationseinstellungen von Claude.
- Fügen Sie einen neuen MCP-Server-Eintrag hinzu.
- Geben Sie den AWS Resources MCP-Server wie unten gezeigt ein.
- Speichern und starten Sie Claude ggf. neu.
"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"
}
}
}
Hinweis: Nutzen Sie für sensible Zugangsdaten Umgebungsvariablen.
Cursor
- Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
- Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei, um den MCP-Server einzubinden.
- Fügen Sie die folgende Konfiguration ein.
- Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
"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
- Stellen Sie sicher, dass Cline mit Node.js eingerichtet ist.
- Öffnen Sie Ihre Konfigurationsdatei.
- Fügen Sie den MCP-Server wie unten gezeigt hinzu.
- Speichern und starten Sie Ihre Umgebung neu.
"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"
}
}
}
API-Keys absichern:
Nutzen Sie immer Umgebungsvariablen zur Übergabe sensibler Schlüssel.
Beispiel:"env": { "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id", "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key" }
Wie Sie diesen MCP in Flows nutzen
MCP in FlowHunt verwenden
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-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:
{
"aws-resources": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “aws-resources” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.
Übersicht
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | Basierend auf README und Repo-Beschreibung |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen gefunden |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten MCP-Ressourcen gelistet |
Liste der Tools | ⛔ | Keine Tool-Definitionen gefunden |
API-Keys absichern | ✅ | In Setup-Beispielen gezeigt |
Sampling Support (weniger wichtig bei Bewertung) | ⛔ | Nicht erwähnt |
Zwischen den verfügbaren Informationen und den fehlenden Abschnitten (keine expliziten Tools, Ressourcen oder Prompt-Vorlagen) erfüllt dieser MCP-Server einen grundlegenden, aber wertvollen Anwendungsfall für AWS-Automatisierung, bräuchte für eine höhere Bewertung aber mehr Dokumentation und explizite MCP-Features.
Unsere Meinung
Gemessen an den verfügbaren Funktionen und der Dokumentation ist dieser MCP-Server funktional und adressiert einen klaren Anwendungsfall (AWS-Automatisierung per konversationaler KI), es fehlen jedoch explizite MCP-Standardfunktionen wie Prompt-Vorlagen, Ressourcen-Definitionen oder Tool-Schemata. Für fortgeschrittene Nutzer ist die Nutzung unkompliziert, für eine breitere Akzeptanz wären jedoch mehr Klarheit zu Fähigkeiten und Sicherheit wünschenswert.
Bewertung: 5/10
MCP Score
Lizenz vorhanden | ✅ (MIT) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ⛔ |
Anzahl Forks | 10 |
Anzahl Sterne | 15 |
Häufig gestellte Fragen
- Was ist der AWS Resources MCP-Server?
Es handelt sich um einen Python-basierten MCP-Server, der es KI-Assistenten ermöglicht, AWS-Ressourcen direkt mit boto3 abzufragen und zu verwalten. Durch die Angabe Ihrer AWS-Zugangsdaten können Sie AWS-Aktionen innerhalb von FlowHunt oder kompatiblen Assistenten konversationell automatisieren.
- Was sind typische Anwendungsfälle für diesen MCP-Server?
Unterstützt das Abfragen von AWS-Ressourcen (wie EC2, S3, Lambda), Management-Aktionen (Starten/Stoppen von Instanzen, Erstellen von Ressourcen), DevOps-Automatisierung, Sicherheitsprüfungen und Incident-Troubleshooting – und das alles per natürlicher Sprache.
- Wie wird die Sicherheit gehandhabt?
Alle Aktionen sind durch die Berechtigungen Ihres AWS-Benutzers eingeschränkt. Zugangsdaten sollten immer sicher per Umgebungsvariablen übergeben und gespeichert werden. Der Server kann für zusätzliche Isolation in einer Sandbox oder einem Container betrieben werden.
- Kann ich diesen MCP-Server für Lese- und Schreiboperationen nutzen?
Ja. Der Server unterstützt sowohl das Abfragen (Lesen) als auch das Verwalten (Schreiben) von AWS-Ressourcen, begrenzt durch die Berechtigungen Ihres AWS-Benutzers oder Ihrer Rolle.
- Gibt es eine Prompt-Vorlage oder vordefinierte Ressourcen?
Es werden keine expliziten Prompt-Vorlagen oder MCP-Ressourcen bereitgestellt. Der Server führt Python-Code aus, der durch die Anweisungen Ihres KI-Assistenten generiert wird.
- Was passiert, wenn ich das Berechtigungslimit meiner AWS-Zugangsdaten erreiche?
Der MCP-Server erlaubt nur Aktionen, die durch Ihre Zugangsdaten gestattet sind. Überschreitet ein Befehl Ihre Berechtigungen, wird ein Berechtigungsfehler zurückgegeben.
Erweitern Sie Ihre KI mit AWS-Automatisierung
Integrieren Sie den AWS Resources MCP-Server in FlowHunt, um AWS-Ressourcen per natürlicher Sprache abzufragen und zu verwalten. Beschleunigen Sie DevOps, automatisieren Sie Cloud-Workflows und ermöglichen Sie sicheren, konversationellen Zugriff auf Ihre Infrastruktur.