AWS Athena MCP -palvelin

Mitä “aws-athena” MCP -palvelin tekee?

aws-athena MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -toteutus, jonka avulla tekoälyapulaiset voivat suorittaa SQL-kyselyitä suoraan AWS Athena -tietokantoihin. Yhdistämällä tekoälypohjaiset työnkulut Athanaan tämä palvelin mahdollistaa kehittäjille ja AI-agenteille suurten Amazon S3:een tallennettujen tietomassojen hakemisen ja analysoinnin helposti. Palvelin toimii sillanrakentajana keskustelevalle tekoälylle ja yrityksen tietoinfrastruktuurille, tehden tehokkaan tietokyselyn lisäämisestä automatisoituihin työnkulkuihin, koodin generointiin ja älykkäisiin sovelluksiin yksinkertaista. Tyypillisiä tehtäviä ovat SQL-lauseiden suorittaminen, kyselytulosten hakeminen ja datalähtöisten oivallusten integrointi kehitysprosesseihin, mikä virtaviivaistaa tietokantaoperaatioita ja nopeuttaa dataan perustuvien sovellusten kehitystä.

Prompt-pohjat

Saatavilla olevassa dokumentaatiossa tai repositoriossa ei mainita eksplisiittisesti prompt-pohjia.

Resurssit

Dokumentaatiossa tai repositoriossa ei ole mainittu eksplisiittisiä resursseja.

Työkalut

• run_query:
  Suorittaa SQL-kyselyn AWS Athenalla.
  • Parametrit:
    • database: Athena-tietokanta, johon kysely tehdään
    • query: SQL-kyselymerkkijono
    • maxRows: Palautettavien rivien enimmäismäärä (oletus: 1000, maksimi: 10000)
  • Palauttaa:
    • Kyselyn tulokset, jos suoritus valmistuu annetussa aikarajassa.

MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Data-analytiikka AI-agenteille
  Mahdollistaa tekoälyapulaisten suorittaa analyyttisiä SQL-kyselyitä suuriin Amazon S3 -datamassoihin, mahdollistaen automatisoidun datatutkimuksen ja raportoinnin.
• Liiketoimintatiedon automaatio
  Integroi Athena-kyselyt liiketoimintapaneeleihin tai automaatiotyökaluihin, tarjoten ajantasaista dataa ilman manuaalista väliintuloa.
• Datalähtöinen koodin generointi
  Mahdollistaa LLM-mallien generoida tai tarkentaa koodia reaaliaikaisten tietokantarakenteiden tai Athenan kautta haetun esimerkkidatan perusteella.
• ETL- ja dataputkien integrointi
  Käytä palvelinta data engineering -putkissa validoimaan, muuntamaan tai auditoimaan dataa suorittamalla ohjelmallisesti räätälöityjä SQL-kyselyitä.

Kuinka ottaa käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Node.js on asennettu ja AWS-tunnistetiedot on määritetty (CLI:llä, ympäristömuuttujilla tai IAM-roolilla).
2. Paikanna Windsurfin asetustiedosto.
3. Lisää aws-athena MCP -palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:

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

4. Tallenna ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista asennus tekemällä esimerkkikysely.

Claude

1. Varmista, että Node.js ja AWS-tunnistetiedot on asetettu.
2. Muokkaa Claude MCP -asetustiedostoa.
3. Lisää palvelimen asetukset:

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

4. Tallenna muutokset ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Testaa AWS Athena -yhteys Clauden käyttöliittymän kautta.

Cursor

1. Asenna Node.js ja määritä AWS-tunnistetiedot.
2. Avaa Cursorin asetukset tai asetustiedosto.
3. Lisää seuraava pätkä:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on saatavilla työkalulistauksessa.

Cline

1. Varmista Node.js-asennus ja AWS-tunnistetiedot.
2. Muokkaa Cline MCP -asetuksia.
3. Lisää:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Testaa yhteys suorittamalla esimerkkikysely Athenaan.

API-avainten suojaaminen

Käytä ympäristömuuttujia tallentaaksesi AWS-tunnistetiedot turvallisesti.
Esimerkki salaisilla ympäristömuuttujilla:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

MCP:n käyttö osana työnkulkuja

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimen FlowHunt-työnkulkuun, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuusi ja yhdistä se AI-agenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetusosioon lisää MCP-palvelimen tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun määrittely on tehty, AI-agentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää sen kaikkia toimintoja ja ominaisuuksia. Muista vaihtaa “athena” MCP-palvelimen nimeksi ja korvaa URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Oma mielipiteemme

Tämä MCP-palvelin on keskittynyt ja tuotantovalmis AWS Athena SQL -kyselyihin, selkeällä käyttöönotolla ja turvallisilla käytännöillä. Se kuitenkin puuttuu prompt-pohjia ja eksplisiittisiä resurssiprimitiivejä, eikä mainitse näytteenotto- tai roots-tukea, mikä rajoittaa sen monipuolisuutta ja kehittyneiden MCP-ominaisuuksien pisteytystä.

MCP-pisteet