AWS MCP Server

Wat doet de “AWS” MCP Server?

De AWS MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server-implementatie die is ontworpen voor bewerkingen op AWS-resources, met specifieke ondersteuning voor S3 en DynamoDB. Het fungeert als brug waarmee AI-assistenten programmatic kunnen communiceren met AWS-diensten, zodat taken als het aanmaken en beheren van S3-buckets, het uploaden van bestanden en het manipuleren van DynamoDB-tabellen mogelijk worden. Door deze AWS-bewerkingen als MCP-tools aan te bieden, verbetert de AWS MCP Server ontwikkelworkflows en stelt het AI-agenten in staat om cloudresourcebeheer te automatiseren, databasequery’s uit te voeren, bestandsopslag te beheren en acties te auditen. Alle bewerkingen worden automatisch gelogd en zijn toegankelijk via een speciaal audit-resource-endpoint, wat zorgt voor traceerbaarheid en beveiliging in cloudgebaseerde workflows.

Lijst van Prompts

Er werden geen prompt-sjablonen vermeld in de beschikbare documentatie.

Lijst van Resources

• audit://aws-operations
  Alle AWS-bewerkingen die via de server worden uitgevoerd, worden automatisch gelogd en zijn toegankelijk via dit audit-resource-endpoint. Dit zorgt voor traceerbaarheid en verantwoordelijkheid voor acties op AWS-resources.

Andere resources zijn niet gedocumenteerd.

S3-bewerkingen

• s3_bucket_create
  Maak een nieuwe S3-bucket aan.
• s3_bucket_list
  Lijst alle S3-buckets in het account op.
• s3_bucket_delete
  Verwijder een bestaande S3-bucket.
• s3_object_upload
  Upload een object (bestand) naar een opgegeven S3-bucket.
• s3_object_delete
  Verwijder een object uit een opgegeven S3-bucket.
• s3_object_list
  Lijst alle objecten in een bepaalde S3-bucket op.
• s3_object_read
  Lees de inhoud van een object dat is opgeslagen in S3.

DynamoDB-bewerkingen

• dynamodb_table_create
  Maak een nieuwe DynamoDB-tabel aan.

Use cases van deze MCP Server

• Geautomatiseerd beheer van cloudopslag
  Ontwikkelaars kunnen programmatic S3-buckets aanmaken, opsommen en verwijderen, bestandsuploads en -downloads automatiseren en cloudopslag beheren zonder handmatige tussenkomst.

• Tabelvoorziening voor databases
  AI-assistenten kunnen DynamoDB-tabellen aanmaken als onderdeel van geautomatiseerde infrastructuuropzet of testworkflows, waardoor databasevoorziening wordt gestroomlijnd.

• Automatisering van bestandsbeheer
  Automatiseer het uploaden, lezen en verwijderen van bestanden in S3, voor use cases zoals back-ups, data-inname en documentbeheer.

• Audit- en compliance-tracking
  Alle bewerkingen worden gelogd naar een audit-resource, ter ondersteuning van compliance-eisen en het bieden van een toegankelijke activiteitenhistorie voor review.

• Integratie met AI-gedreven workflows
  Door te koppelen met AI-agenten kunnen complexe cloudworkflows (zoals dataverwerkingspijplijnen) programmatic worden beheerd en getriggerd.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Windsurf in de documentatie.

Claude

1. Vereisten:

   • Installeer de Claude desktop-app.
   • Zorg dat je Node.js en uv hebt geïnstalleerd.
   • Stel AWS-gegevens in (via omgevingsvariabelen of AWS CLI).

2. Clone de repository:

   • Clone deze repository naar je lokale machine.

3. Configureer AWS-gegevens:

   • Omgevingsvariabelen:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (standaard us-east-1)
   • Of configureer via AWS CLI (aws configure).

4. Bewerk Claude-configuratie:

   • Zoek je claude_desktop_config.json-bestand:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Voeg het volgende toe onder mcpServers:

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

5. Herstart Claude:

   • Sla de configuratie op en herstart de Claude-app.
   • Test door Claude te vragen een S3- of DynamoDB-bewerking uit te voeren.

Voorbeeld voor het beveiligen van API-sleutels

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

Cursor

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cursor in de documentatie.

Cline

Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cline in de documentatie.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-server-aws” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

De AWS MCP Server biedt robuuste AWS-integratie met een duidelijke focus op S3- en DynamoDB-bewerkingen en degelijke audit logging. Echter, het mist documentatie voor prompt-sjablonen, resource-diversiteit en gedetailleerde installatie-instructies voor andere platforms dan Claude. De aanwezigheid van een licentie, sterren en forks, plus kern-toolondersteuning, maken het een solide community-server, maar beperkte documentatie voor geavanceerde MCP-functies (zoals Sampling en Roots) houdt het af van een perfecte score.

MCP-score

Algemene beoordeling: 7/10
Deze server is praktisch en ontwikkelaarsvriendelijk voor AWS-automatisering, maar zou profiteren van uitgebreidere documentatie en rijkere MCP-feature-ondersteuning.