Serveur MCP AWS Athena

Que fait le serveur MCP “aws-athena” ?

Le serveur MCP aws-athena est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui permet aux assistants IA d’exécuter des requêtes SQL directement sur des bases de données AWS Athena. En connectant des flux alimentés par l’IA à Athena, ce serveur permet aux développeurs et agents IA d’interroger et d’analyser facilement des volumes importants de données stockées dans Amazon S3. Il fait le lien entre une IA conversationnelle et l’infrastructure de données d’entreprise, facilitant l’intégration de requêtes robustes dans des flux automatisés, la génération de code et des applications intelligentes. Les tâches typiques incluent l’exécution d’instructions SQL, la récupération de résultats et l’intégration d’insights pilotés par les données dans les processus de développement, rationalisant ainsi l’exploitation des bases et accélérant le développement d’applications centrées sur la donnée.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans la documentation ou les fichiers du dépôt.

Liste des outils

• run_query :
  Exécute une requête SQL via AWS Athena.
  • Paramètres :
    • database : La base de données Athena à interroger
    • query : La chaîne de requête SQL
    • maxRows : Nombre maximum de lignes à retourner (par défaut : 1000, max : 10000)
  • Renvoie :
    • Les résultats de la requête si elle se termine dans le délai imparti.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse de données pour agents IA
  Permet aux assistants IA de lancer des requêtes SQL analytiques sur de grands ensembles de données stockés dans Amazon S3, favorisant l’exploration automatisée et le reporting.
• Automatisation de la Business Intelligence
  Intégrez l’interrogation Athena dans des tableaux de bord métiers ou des outils d’automatisation pour obtenir des insights à jour sans intervention manuelle.
• Génération de code pilotée par les données
  Autorise les LLMs à générer ou améliorer du code à partir de schémas de base de données ou d’échantillons extraits via Athena.
• Intégration ETL et pipeline de données
  Utilisez le serveur dans des pipelines d’ingénierie de données pour valider, transformer ou contrôler la donnée en exécutant des requêtes SQL sur mesure de façon programmée.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js installé et les identifiants AWS configurés (via CLI, variables d’environnement ou rôle IAM).
2. Localisez le fichier de configuration de Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP aws-athena à l’aide du fragment JSON suivant :

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

4. Enregistrez et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en essayant une requête d’exemple.

Claude

1. Assurez-vous que Node.js et les identifiants AWS sont configurés.
2. Éditez le fichier de configuration MCP de Claude.
3. Insérez la configuration du serveur :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Testez la connexion AWS Athena via l’interface Claude.

Cursor

1. Installez Node.js et configurez les identifiants AWS.
2. Ouvrez les paramètres ou le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le fragment suivant :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur est disponible dans la liste des outils.

Cline

1. Vérifiez l’installation de Node.js et des identifiants AWS.
2. Éditez la configuration MCP de Cline.
3. Insérez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Testez la connexion en lançant une requête Athena d’exemple.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour stocker en toute sécurité les identifiants AWS sensibles.
Exemple de configuration avec secrets :

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans vos workflows 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 configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

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

Vue d’ensemble

Notre avis

Ce serveur MCP est spécialisé et prêt pour la production sur les requêtes SQL Athena AWS, avec une configuration claire et des pratiques sécurisées. Cependant, il manque de modèles de prompt et de primitives de ressource explicites, et ne mentionne pas le sampling ou le support des racines, ce qui limite sa note en polyvalence et fonctionnalités MCP avancées.

Score MCP