Servidor MCP de AWS

¿Qué hace el Servidor MCP de “AWS”?

El Servidor MCP de AWS es una implementación de Model Context Protocol (MCP) diseñada para operar con recursos de AWS, soportando específicamente S3 y DynamoDB. Actúa como un puente que permite a asistentes de IA interactuar programáticamente con servicios AWS, permitiendo tareas como crear y gestionar buckets S3, subir archivos y manipular tablas DynamoDB. Al exponer estas operaciones de AWS como herramientas MCP, el Servidor MCP de AWS mejora los flujos de desarrollo y permite que agentes de IA automaticen la gestión de recursos cloud, realicen consultas sobre bases de datos, gestionen archivos y auditen acciones. Todas las operaciones se registran automáticamente y son accesibles a través de un endpoint de recurso de auditoría dedicado, asegurando trazabilidad y seguridad en flujos cloud.

Lista de Prompts

No se mencionaron plantillas de prompt en la documentación disponible.

Lista de Recursos

• audit://aws-operations
  Todas las operaciones de AWS realizadas a través del servidor se registran automáticamente y son accesibles mediante este endpoint de recurso de auditoría. Esto proporciona trazabilidad y responsabilidad sobre las acciones en los recursos AWS.

No se documentaron otros recursos.

Operaciones S3

• s3_bucket_create
  Crear un nuevo bucket S3.
• s3_bucket_list
  Listar todos los buckets S3 en la cuenta.
• s3_bucket_delete
  Eliminar un bucket S3 existente.
• s3_object_upload
  Subir un objeto (archivo) a un bucket S3 especificado.
• s3_object_delete
  Eliminar un objeto de un bucket S3 especificado.
• s3_object_list
  Listar todos los objetos en un bucket S3 dado.
• s3_object_read
  Leer el contenido de un objeto almacenado en S3.

Operaciones DynamoDB

• dynamodb_table_create
  Crear una nueva tabla en DynamoDB.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión automatizada de almacenamiento cloud
  Los desarrolladores pueden crear, listar y eliminar buckets S3 de forma programática, automatizar subidas y descargas de archivos y gestionar almacenamiento cloud sin intervención manual.

• Aprovisionamiento de tablas de base de datos
  Asistentes de IA pueden crear tablas DynamoDB como parte de la configuración automatizada de infraestructura o flujos de pruebas, agilizando el aprovisionamiento de bases de datos.

• Automatización de gestión de archivos
  Automatiza la subida, lectura y eliminación de archivos en S3, habilitando casos como backup, ingestión de datos y gestión documental.

• Seguimiento de auditoría y cumplimiento
  Todas las operaciones se registran en un recurso de auditoría, apoyando requisitos de cumplimiento y proporcionando una trazabilidad accesible para revisión.

• Integración con flujos impulsados por IA
  Conectando con agentes de IA, flujos cloud complejos (como pipelines de procesamiento de datos) pueden gestionarse y dispararse programáticamente.

Cómo configurarlo

Windsurf

No hay instrucciones de configuración disponibles para Windsurf en la documentación.

Claude

1. Prerrequisitos:

   • Instala la app de escritorio Claude.
   • Asegúrate de tener Node.js y uv instalados.
   • Configura las credenciales de AWS (mediante variables de entorno o AWS CLI).

2. Clonar el repositorio:

   • Clona este repositorio en tu máquina local.

3. Configurar las credenciales de AWS:

   • Variables de entorno:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (por defecto us-east-1)
   • O configura usando AWS CLI (aws configure).

4. Editar la configuración de Claude:

   • Ubica tu archivo claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Añade lo siguiente bajo mcpServers:

     "mcpServers": {
       "mcp-server-aws": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/repo/mcp-server-aws",
           "run",
           "mcp-server-aws"
         ]
       }
     }
     

5. Reiniciar Claude:

   • Guarda la configuración y reinicia la app Claude.
   • Prueba pidiendo a Claude que realice una operación en S3 o DynamoDB.

Ejemplo de protección de claves API

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "tu-access-key",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "tu-secret-key",
  "AWS_REGION": "us-east-1"
}

Cursor

No hay instrucciones de configuración disponibles para Cursor en la documentación.

Cline

No hay instrucciones de configuración disponibles para Cline en la documentación.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “mcp-server-aws” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor MCP de AWS ofrece una integración robusta con AWS, con un enfoque claro en operaciones sobre S3 y DynamoDB, así como un registro de auditoría adecuado. Sin embargo, carece de documentación sobre plantillas de prompts, diversidad de recursos y detalles de configuración para plataformas más allá de Claude. La presencia de licencia, estrellas y forks, además del soporte de herramientas clave, lo convierten en un servidor comunitario sólido, aunque la documentación limitada sobre funciones avanzadas de MCP (como Sampling y Roots) limita su calificación máxima.

Puntuación MCP

Puntuación general: 7/10
Este servidor es práctico y amigable para desarrolladores en automatización AWS, pero se beneficiaría de una documentación ampliada y un soporte más rico de funciones MCP.