AWS MCP Server

Cosa fa il server “AWS” MCP?

L’AWS MCP Server è un’implementazione Model Context Protocol (MCP) progettata per operare su risorse AWS, con supporto specifico per S3 e DynamoDB. Funziona da ponte che consente agli assistenti AI di interagire in modo programmatico con i servizi AWS, permettendo attività come la creazione e gestione di bucket S3, il caricamento di file e la manipolazione di tabelle DynamoDB. Esponendo queste operazioni AWS come strumenti MCP, l’AWS MCP Server migliora i workflow di sviluppo e permette agli agenti AI di automatizzare la gestione delle risorse cloud, eseguire query su database, gestire l’archiviazione dei file e tracciare le azioni. Tutte le operazioni vengono registrate automaticamente e sono accessibili tramite un endpoint audit dedicato, garantendo tracciabilità e sicurezza nei workflow basati su cloud.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nella documentazione disponibile.

Elenco delle Risorse

• audit://aws-operations
  Tutte le operazioni AWS eseguite tramite il server vengono automaticamente registrate e sono accessibili tramite questo endpoint di audit. Questo garantisce tracciabilità e responsabilità per le azioni svolte sulle risorse AWS.

Nessun’altra risorsa è documentata.

Operazioni S3

• s3_bucket_create
  Crea un nuovo bucket S3.
• s3_bucket_list
  Elenca tutti i bucket S3 dell’account.
• s3_bucket_delete
  Elimina un bucket S3 esistente.
• s3_object_upload
  Carica un oggetto (file) in un bucket S3 specificato.
• s3_object_delete
  Elimina un oggetto da un bucket S3 specificato.
• s3_object_list
  Elenca tutti gli oggetti in un determinato bucket S3.
• s3_object_read
  Legge il contenuto di un oggetto archiviato in S3.

Operazioni DynamoDB

• dynamodb_table_create
  Crea una nuova tabella DynamoDB.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Gestione automatizzata dell’archiviazione cloud
  Gli sviluppatori possono creare, elencare ed eliminare bucket S3 in modo programmatico, automatizzare il caricamento e il download di file e gestire l’archiviazione cloud senza interventi manuali.

• Provisioning di tabelle database
  Gli assistenti AI possono creare tabelle DynamoDB come parte di setup infrastrutturali automatizzati o workflow di test, ottimizzando il provisioning dei database.

• Automazione della gestione dei file
  Automatizza il caricamento, la lettura e l’eliminazione di file in S3, abilitando scenari come backup, ingestione dati e gestione documentale.

• Tracciamento per audit e conformità
  Tutte le operazioni vengono registrate in una risorsa di audit, supportando i requisiti di compliance e offrendo una traccia delle attività facilmente consultabile.

• Integrazione con workflow guidati dall’AI
  Collegandosi ad agenti AI, workflow cloud complessi (ad esempio pipeline di elaborazione dati) possono essere gestiti e attivati in modo programmatico.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione disponibile per Windsurf nella documentazione.

Claude

1. Prerequisiti:

   • Installa l’app desktop Claude.
   • Assicurati di avere Node.js e uv installati.
   • Configura le credenziali AWS (tramite variabili d’ambiente o AWS CLI).

2. Clona il Repository:

   • Clona questo repository sulla tua macchina locale.

3. Configura le Credenziali AWS:

   • Variabili d’ambiente:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (predefinito us-east-1)
   • Oppure configura tramite AWS CLI (aws configure).

4. Modifica la Configurazione di Claude:

   • Trova il file claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Aggiungi quanto segue sotto mcpServers:

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

5. Riavvia Claude:

   • Salva la configurazione e riavvia l’app Claude.
   • Testa chiedendo a Claude di eseguire un’operazione S3 o DynamoDB.

Esempio di Sicurezza per le API Key

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

Cursor

Nessuna istruzione di configurazione disponibile per Cursor nella documentazione.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione disponibile per Cline nella documentazione.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “mcp-server-aws” con il nome effettivo del tuo MCP server e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

L’AWS MCP Server offre un’integrazione robusta con AWS, con chiara focalizzazione su operazioni S3 e DynamoDB e un audit logging adeguato. Tuttavia, manca di documentazione per i template di prompt, varietà di risorse e istruzioni dettagliate per piattaforme diverse da Claude. La presenza di una licenza, stelle e fork, oltre al supporto degli strumenti core, ne fanno un solido server community, ma la documentazione limitata su funzionalità MCP avanzate (come Sampling e Roots) gli impedisce di raggiungere il punteggio massimo.

Punteggio MCP

Valutazione complessiva: 7/10
Questo server è pratico e adatto agli sviluppatori per l’automazione AWS, ma trarrebbe beneficio da una documentazione più ampia e da un supporto più ricco alle funzionalità MCP.