Serveur AWS MCP

Que fait le serveur “AWS” MCP ?

Le serveur AWS MCP est une implémentation du protocole Model Context Protocol (MCP) conçue pour opérer sur les ressources AWS, en prenant spécifiquement en charge S3 et DynamoDB. Il sert de passerelle permettant aux assistants IA d’interagir par programmation avec les services AWS, pour des tâches telles que la création et la gestion de buckets S3, le téléchargement de fichiers et la manipulation de tables DynamoDB. En exposant ces opérations AWS comme des outils MCP, le serveur AWS MCP améliore les workflows de développement et permet aux agents IA d’automatiser la gestion des ressources cloud, d’effectuer des requêtes sur les bases de données, de gérer le stockage des fichiers et d’auditer les actions. Toutes les opérations sont automatiquement journalisées et accessibles via un endpoint d’audit dédié, garantissant la traçabilité et la sécurité des workflows cloud.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été mentionné dans la documentation disponible.

Liste des ressources

• audit://aws-operations
  Toutes les opérations AWS réalisées via le serveur sont automatiquement journalisées et accessibles via ce endpoint d’audit. Cela fournit traçabilité et responsabilité sur les actions effectuées sur les ressources AWS.

Aucune autre ressource n’a été documentée.

Opérations S3

• s3_bucket_create
  Créer un nouveau bucket S3.
• s3_bucket_list
  Lister tous les buckets S3 du compte.
• s3_bucket_delete
  Supprimer un bucket S3 existant.
• s3_object_upload
  Télécharger un objet (fichier) dans un bucket S3 spécifié.
• s3_object_delete
  Supprimer un objet d’un bucket S3 spécifié.
• s3_object_list
  Lister tous les objets d’un bucket S3 donné.
• s3_object_read
  Lire le contenu d’un objet stocké dans S3.

Opérations DynamoDB

• dynamodb_table_create
  Créer une nouvelle table DynamoDB.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion automatisée du stockage cloud
  Les développeurs peuvent créer, lister et supprimer des buckets S3 par programmation, automatiser le téléchargement et la récupération de fichiers, et gérer le stockage cloud sans intervention manuelle.

• Provisionnement de tables de base de données
  Les assistants IA peuvent créer des tables DynamoDB dans le cadre de la mise en place automatisée d’infrastructures ou de workflows de test, simplifiant le provisionnement de base de données.

• Automatisation de la gestion de fichiers
  Automatisez le téléchargement, la lecture et la suppression de fichiers dans S3, permettant des cas d’usage comme la sauvegarde, l’ingestion de données et la gestion documentaire.

• Audit et suivi de conformité
  Toutes les opérations sont journalisées sur une ressource d’audit, soutenant les exigences de conformité et fournissant une piste d’activité accessible pour revue.

• Intégration dans des workflows pilotés par l’IA
  En connectant des agents IA, des workflows cloud complexes (tels que des pipelines de traitement de données) peuvent être gérés et déclenchés par programmation.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction de configuration disponible pour Windsurf dans la documentation.

Claude

1. Prérequis :

   • Installez l’application de bureau Claude.
   • Assurez-vous d’avoir Node.js et uv installés.
   • Configurez vos identifiants AWS (via variables d’environnement ou AWS CLI).

2. Cloner le dépôt :

   • Clonez ce dépôt sur votre machine locale.

3. Configurer les identifiants AWS :

   • Variables d’environnement :
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (par défaut us-east-1)
   • Ou configurez via AWS CLI (aws configure).

4. Éditer la configuration Claude :

   • Localisez votre fichier claude_desktop_config.json :
     • MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Ajoutez ce qui suit sous mcpServers :

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

5. Redémarrer Claude :

   • Sauvegardez la configuration et redémarrez l’application Claude.
   • Testez en demandant à Claude d’effectuer une opération S3 ou DynamoDB.

Exemple de sécurisation des clés API

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

Cursor

Aucune instruction de configuration disponible pour Cursor dans la documentation.

Cline

Aucune instruction de configuration disponible pour Cline dans la documentation.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “mcp-server-aws” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur.

Récapitulatif

Notre avis

Le serveur AWS MCP offre une intégration AWS robuste, avec un accent clair sur les opérations S3 et DynamoDB ainsi qu’une bonne gestion de l’audit. Cependant, il manque de documentation sur les modèles de prompts, la diversité des ressources et des instructions détaillées pour les plateformes autres que Claude. La présence d’une licence, de stars et de forks, ainsi qu’un support d’outils de base, en font un serveur communautaire solide, mais la documentation limitée sur les fonctionnalités avancées MCP (comme Sampling et Roots) l’empêche d’atteindre la note maximale.

Score MCP

Note globale : 7/10
Ce serveur est pratique et convivial pour l’automatisation AWS, mais il gagnerait à voir sa documentation étoffée et un support MCP plus riche.