AWS Athena MCP Server

¿Qué hace el MCP Server “aws-athena”?

El servidor MCP aws-athena es una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite a los asistentes de IA ejecutar consultas SQL directamente sobre bases de datos de AWS Athena. Al conectar flujos de trabajo impulsados por IA con Athena, este servidor permite a desarrolladores y agentes de IA recuperar y analizar grandes volúmenes de datos almacenados en Amazon S3 con facilidad. El servidor actúa como un puente entre la IA conversacional y la infraestructura de datos empresarial, facilitando la incorporación de consultas de datos robustas en flujos de trabajo automatizados, generación de código y aplicaciones inteligentes. Las tareas típicas incluyen ejecutar sentencias SQL, recuperar resultados de consultas e integrar información basada en datos en los procesos de desarrollo, optimizando así las operaciones sobre bases de datos y acelerando el desarrollo de aplicaciones centradas en datos.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitamente en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en la documentación o archivos del repositorio.

Lista de Herramientas

• run_query:
  Ejecuta una consulta SQL usando AWS Athena.
  • Parámetros:
    • database: La base de datos de Athena a consultar
    • query: La cadena de consulta SQL
    • maxRows: Número máximo de filas a devolver (por defecto: 1000, máx: 10000)
  • Devuelve:
    • Los resultados de la consulta si se completa dentro del tiempo límite especificado.

Casos de uso de este MCP Server

• Analítica de datos para agentes de IA
  Permite que asistentes de IA ejecuten consultas SQL analíticas sobre grandes conjuntos de datos almacenados en Amazon S3, facilitando la exploración y reporte de datos automatizados.
• Automatización de inteligencia de negocio
  Integra consultas a Athena en paneles empresariales o herramientas de automatización de flujos de trabajo, proporcionando información actualizada sin intervención manual.
• Generación de código basada en datos
  Permite a los LLMs generar o refinar código basándose en esquemas de base de datos en vivo o datos de ejemplo recuperados mediante consultas a Athena.
• Integración de ETL y pipelines de datos
  Usa el servidor dentro de pipelines de ingeniería de datos para validar, transformar o auditar datos ejecutando consultas SQL personalizadas de manera programática.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado y las credenciales de AWS configuradas (vía CLI, variables de entorno o rol IAM).
2. Localiza el archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega el servidor MCP aws-athena usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración intentando una consulta de ejemplo.

Claude

1. Asegúrate de tener Node.js y las credenciales de AWS configuradas.
2. Edita el archivo de configuración MCP de Claude.
3. Inserta la configuración del servidor:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Prueba la conectividad de AWS Athena desde la interfaz de Claude.

Cursor

1. Instala Node.js y configura las credenciales de AWS.
2. Abre la configuración o archivo de ajustes de Cursor.
3. Agrega el siguiente fragmento:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Confirma que el servidor esté disponible en la lista de herramientas.

Cline

1. Verifica la instalación de Node.js y las credenciales de AWS.
2. Edita la configuración MCP de Cline.
3. Inserta:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Prueba la conexión ejecutando una consulta de Athena de ejemplo.

Seguridad de las claves API

Utiliza variables de entorno para almacenar de forma segura las credenciales sensibles de AWS.
Ejemplo de configuración con secretos:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

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 con 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:

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

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

Resumen

Nuestra opinión

Este servidor MCP está enfocado y listo para producción en consultas SQL de AWS Athena, con una configuración clara y prácticas seguras. Sin embargo, carece de plantillas de prompt y recursos explícitos, y no menciona soporte de muestreo o raíces, lo que limita su puntuación en versatilidad y funciones MCP avanzadas.

Puntuación MCP