Esimerkkipalvelin S3 MCP:lle

Mitä “Sample S3” MCP -palvelin tekee?

Esimerkkipalvelin S3 MCP:lle on Model Context Protocolin (MCP) toteutus, joka on suunniteltu yhdistämään tekoälyavustajat ja agentit AWS S3 -bucketeihin tallennettuun dataan. Paljastamalla S3-resurssit MCP-resursseina ja -työkaluina se mahdollistaa tekoälypohjaisille työnkuluille tiedostojen — erityisesti PDF-dokumenttien — hakemisen, hallinnan ja käsittelyn S3:sta. Tämä antaa kehittäjille ja tekoälytyökaluille mahdollisuuden suorittaa tehtäviä, kuten bucketien listaus, objektien luetteloiminen ja dokumenttien hakeminen, mikä parantaa tuottavuutta ja automaatiota sellaisissa kehitysympäristöissä, joissa tarvitaan pääsyä pilvipohjaisiin tiedostoihin. Palvelin on erityisen hyödyllinen tekoälyn kontekstin rikastamiseen ulkoisella datalla ja tukee edistyneitä käyttötapauksia, kuten dokumenttianalyysiä, yrityshaun laajentamista ja muita.

Kehotepohjat

Ei tietoa kehotepohjista löytynyt repositoriosta.

Resurssit

• AWS S3 -data (PDF-dokumentit):
  • Paljastaa PDF-dokumentit, jotka on tallennettu AWS S3 -bucketeihin MCP-resursseina. Nämä resurssit voidaan ladata LLM:n kontekstiin jatkokäsittelyä tai analyysiä varten.
  • Tukee jopa 1 000 objektia per pyyntö.

Työkalut

• ListBuckets
  • Palauttaa luettelon kaikista S3-bucketeista, jotka kuuluvat todennetulle AWS-tilille.
• ListObjectsV2
  • Hakee jopa 1 000 objektia (tiedostoa) valitusta S3-bucketista yhdellä pyynnöllä.
• GetObject
  • Lataa tai hakee yksittäisen objektin (esim. PDF-tiedoston) annetusta S3-bucketista avaimen perusteella.

Käyttötapaukset tälle MCP-palvelimelle

• Dokumenttien haku ja analyysi
  • Mahdollistaa tekoälyjärjestelmille PDF-dokumenttien hakemisen ja analysoinnin S3:sta esimerkiksi tiivistystä, tietojen poimintaa ja luokittelua varten.
• Yrityksen tiedostohallinta
  • Antaa kehittäjille mahdollisuuden selata ja hallita suuria yritysdokumenttikokoelmia S3:ssa tekoälyavustajan avulla.
• Automatisoitu raportointi
  • Helpottaa raporttien tuottamisen työnkulkujen automaatiota hakemalla raakadataa tai raportteja S3:sta.
• Kontekstuaalinen haku
  • Tukee edistyneitä haku- ja hakutoimintoja tiedostoille mahdollistaen kontekstilla rikastetut vuorovaikutukset tekoälyohjatuissa sovelluksissa.
• Tiedon auditointi
  • Avustaa auditoinnissa ja vaatimustenmukaisuudessa listaamalla ja hakemalla dokumentteja S3-bucketeista tarkastelua ja kirjanpitoa varten.

Näin otat käyttöön

Windsurf

Ei löytynyt erityisiä Windsurf-asennusohjeita.

Claude

1. Edellytykset: Asenna palvelin ja varmista, että AWS-tunnistetiedot (access key, secret, alue) on määritetty sopivilla S3-oikeuksilla.
2. Etsi konfiguraatiotiedosto:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Lisää MCP-palvelin konfiguraatioon:
   Esimerkki kehitys-/julkaisemattomalle palvelimelle:

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

   Esimerkki julkaistulle palvelimelle:

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

4. Tallenna ja käynnistä uudelleen: Tallenna konfiguraatiotiedosto ja käynnistä Claude Desktop uudelleen.
5. Vahvista asennus: Varmista, että S3 MCP -palvelin näkyy käytettävien työkalujen listassa.

API-avainten suojaaminen

Määritä AWS-tunnistetiedot ympäristömuuttujina tai AWS credentials -tiedostossa (katso AWS CLI config docs). Esimerkki:

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

Cursor

Ei Cursor-asennusohjeita löytynyt.

Cline

Ei Cline-asennusohjeita löytynyt.

Näin käytät MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

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

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi kokoonpanopaneelin. Järjestelmän MCP-kokoonpano-osiossa lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavalla JSON-muodolla:

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

Kun kokoonpano on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine sen toimintoineen. Muista vaihtaa “s3-mcp-server” MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Annetun tiedon ja repositorion rakenteen perusteella Esimerkkipalvelin S3 MCP:lle on selkeästi rajattu MCP-palvelin S3-pohjaiseen PDF-hakuun ja hallintaan. Se kattaa MCP:n ydintoiminnot (resurssit, työkalut), tarjoaa selkeät asennusohjeet Claudelle ja noudattaa hyviä käytäntöjä tietoturvassa ja lisensoinnissa. Dokumentaatiossa ja laajemman protokollatuen (esim. Windsurf, Cursor) osalta on kuitenkin puutteita.

Arvioisin tämän MCP-palvelimen arvosanalla 7/10 sen selkeän S3-integraation ja resurssi-/työkalualtistuksen ansiosta, mutta dokumentaation ja ominaisuuksien puutteet laajempaa protokollatukea varten laskevat arvosanaa.

MCP-pisteytys