
AWS MCP Server
L'AWS MCP Server integra FlowHunt con AWS S3 e DynamoDB, consentendo agli agenti AI di automatizzare la gestione delle risorse cloud, eseguire operazioni su dat...
Connetti FlowHunt ai tuoi bucket AWS S3 per accesso, analisi e automazione senza interruzioni dei documenti PDF utilizzando il Sample S3 MCP Server.
Il Sample S3 MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per connettere assistenti e agenti AI con i dati archiviati nei bucket AWS S3. Esponendo le risorse S3 come risorse e strumenti MCP, permette ai workflow guidati da AI di recuperare, gestire e interagire con i file—specificamente documenti PDF—conservati in S3. Questo consente a sviluppatori e strumenti AI di eseguire operazioni come elencare bucket, enumerare oggetti e recuperare documenti, migliorando direttamente la produttività e l’automazione in ambienti di sviluppo che richiedono accesso a file su cloud. Il server è particolarmente utile per arricchire il contesto AI con dati esterni, supportando casi d’uso avanzati come analisi documentale, ricerca aziendale e altro ancora.
Nessuna informazione trovata nel repository riguardo template di prompt.
Nessuna istruzione specifica di setup per Windsurf trovata.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"s3-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server",
"run",
"s3-mcp-server"
]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"s3-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"s3-mcp-server"
]
}
}
}
Specifica le credenziali AWS usando variabili di ambiente o il file delle credenziali AWS (vedi documentazione AWS CLI config). Esempio:
{
"env": {
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-key",
"AWS_DEFAULT_REGION": "your-region"
},
"inputs": {}
}
Nessuna istruzione di setup per Cursor trovata.
Nessuna istruzione di setup per Cline trovata.
Utilizzare MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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:
{
"s3-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Dopo la configurazione, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di sostituire “s3-mcp-server” con il vero nome del tuo server MCP e l’URL con quello del tuo server MCP.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Sommario di base e funzione da README e repo |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt trovato |
Elenco delle Risorse | ✅ | Risorse PDF da S3 |
Elenco degli Strumenti | ✅ | ListBuckets, ListObjectsV2, GetObject |
Sicurezza API Key | ✅ | Credenziali AWS tramite variabili d’ambiente o file di configurazione |
Supporto sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Non menzionato |
Sulla base delle informazioni fornite e della struttura del repository, il Sample S3 MCP Server è un MCP server focalizzato e ben definito per il recupero e la gestione di PDF su S3. Copre i primitivi MCP di base (risorse, strumenti), offre istruzioni di setup chiare per Claude e segue buone pratiche di sicurezza e licensing. Tuttavia, mancano dettagli su prompt, sampling e supporto per piattaforme come Windsurf e Cursor.
Darei a questo MCP server un voto di 7 su 10 per l’integrazione S3 chiara e l’esposizione di strumenti/risorse, ma con qualche documentazione e feature mancanti per una copertura più ampia del protocollo.
Ha una LICENSE | ✅ (MIT-0) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 10 |
Numero di Stelle | 47 |
Il Sample S3 MCP Server agisce come ponte tra agenti AI e AWS S3, esponendo documenti PDF come risorse e strumenti MCP. Permette di elencare i bucket, recuperare oggetti e caricare documenti nei workflow AI per analisi, ricerca e automazione.
Il server fornisce ListBuckets, ListObjectsV2 (elenco fino a 1.000 file per bucket) e GetObject (download di file specifici, come PDF).
I casi d'uso includono recupero e analisi di documenti, gestione file aziendali, reportistica automatizzata, ricerca contestuale e auditing dei dati con FlowHunt e altri sistemi AI.
Imposta le credenziali AWS tramite variabili di ambiente o file delle credenziali AWS come raccomandato dalla documentazione AWS CLI. Non inserire mai le credenziali direttamente nel tuo codice o repository.
Questo server fornisce istruzioni specifiche di setup per Claude. Per altre piattaforme come Windsurf o Cursor, consulta la documentazione della piattaforma e adatta la configurazione secondo necessità. FlowHunt supporta l'integrazione MCP tramite il suo componente MCP.
Potenzia i tuoi agenti AI FlowHunt per recuperare e analizzare documenti PDF dai bucket S3 per workflow e automazioni più intelligenti.
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