Beispiel S3 MCP Server

Was macht der “Beispiel S3” MCP Server?

Der Beispiel S3 MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die darauf ausgelegt ist, KI-Assistenten und -Agenten mit Daten zu verbinden, die in AWS S3-Buckets gespeichert sind. Indem S3-Ressourcen als MCP-Ressourcen und Tools bereitgestellt werden, ermöglicht er KI-gesteuerten Workflows, Dateien – insbesondere PDF-Dokumente – aus S3 abzurufen, zu verwalten und zu bearbeiten. Dadurch können Entwickler und KI-Tools Aufgaben wie das Auflisten von Buckets, das Anzeigen von Objekten und das Abrufen von Dokumenten durchführen und so die Produktivität und Automatisierung in Entwicklungsumgebungen steigern, die Zugriff auf Cloud-basierte Dateien benötigen. Der Server ist besonders nützlich, um den Kontext für KI mit externen Daten anzureichern und fortschrittliche Anwendungsfälle wie Dokumentenanalyse, Enterprise Search und mehr zu unterstützen.

Liste der Prompts

Keine Informationen im Repository zu Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

• AWS S3 Daten (PDF-Dokumente):
  • Stellt PDF-Dokumente, die in AWS S3-Buckets gespeichert sind, als MCP-Ressourcen bereit. Diese Ressourcen können in den Kontext eines LLM geladen und weiterverarbeitet oder analysiert werden.
  • Unterstützt bis zu 1.000 Objekte pro Anfrage.

Liste der Tools

• ListBuckets
  • Gibt eine Liste aller S3-Buckets zurück, die dem authentifizierten AWS-Konto gehören.
• ListObjectsV2
  • Ruft bis zu 1.000 Objekte (Dateien) aus einem angegebenen S3-Bucket in einer einzelnen Anfrage ab.
• GetObject
  • Lädt ein bestimmtes Objekt (z. B. ein PDF) aus einem angegebenen S3-Bucket anhand des Keys herunter oder ruft es ab.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Dokumentenabruf und -analyse
  • Ermöglicht KI-Systemen, PDF-Dokumente aus S3 für Aufgaben wie Zusammenfassung, Extraktion und Klassifizierung abzurufen und zu analysieren.
• Enterprise-Dateimanagement
  • Erlaubt es Entwicklern, große Sammlungen von Unternehmensdokumenten, die in S3 gespeichert sind, über einen KI-Assistenten zu durchsuchen und zu verwalten.
• Automatisierte Berichterstellung
  • Unterstützt die Automatisierung von Berichterstellungs-Workflows durch das Abrufen von Rohdaten oder Berichten, die in S3 gespeichert sind.
• Kontextuelle Suche
  • Ermöglicht fortgeschrittene Such- und Abrufprozesse für Dateien und bietet kontextangereicherte Interaktionen in KI-gestützten Anwendungen.
• Datenprüfung
  • Unterstützt bei Audits und Compliance durch das Auflisten und Zugreifen auf Dokumente in verschiedenen S3-Buckets zur Überprüfung und Protokollierung.

Wie richtet man es ein

Windsurf

Keine spezifischen Windsurf-Setup-Anweisungen gefunden.

Claude

1. Voraussetzungen: Installieren Sie den Server und stellen Sie sicher, dass die AWS-Zugangsdaten (Access Key, Secret, Region) mit entsprechenden S3-Berechtigungen konfiguriert sind.
2. Konfiguration suchen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. MCP Server zur Konfiguration hinzufügen:
   Beispiel für Entwicklung/unveröffentlichten Server:

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

   Beispiel für veröffentlichten Server:

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

4. Speichern und Neustarten: Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Einrichtung überprüfen: Prüfen Sie, ob der S3 MCP Server in der verfügbaren Tool-Liste erscheint.

API-Schlüssel absichern

Geben Sie AWS-Zugangsdaten über Umgebungsvariablen oder die AWS credentials-Datei an (siehe AWS CLI Konfigurationsdokumentation). Beispiel:

{
  "env": {
    "AWS_ACCESS_KEY_ID": "ihr-access-key",
    "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "ihr-secret-key",
    "AWS_DEFAULT_REGION": "ihre-region"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

Keine Cursor-Setup-Anweisungen gefunden.

Cline

Keine Cline-Setup-Anweisungen gefunden.

Wie man dieses MCP in Flows verwendet

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 für die System-MCP-Konfiguration geben Sie Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format an:

{
  "s3-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “s3-mcp-server” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den bereitgestellten Informationen und der Struktur des Repositories ist der Beispiel S3 MCP Server ein fokussierter, gut abgegrenzter MCP-Server für S3-basierten PDF-Abruf und -Verwaltung. Er deckt die wichtigsten MCP-Primitiven (Ressourcen, Tools) ab, bietet klare Setup-Anweisungen für Claude und folgt bewährten Sicherheits- und Lizenzpraktiken. Es fehlen jedoch Details zu Prompts, Sampling und Unterstützung für Plattformen wie Windsurf und Cursor.

Ich bewerte diesen MCP Server mit 7 von 10 Punkten aufgrund der klaren S3-Integration und der Bereitstellung von Tools/Ressourcen, jedoch mit einigen fehlenden Dokumentationen und Features für eine breitere Protokollabdeckung.

MCP Score