AWS Athena MCP Server

Wat doet de “aws-athena” MCP Server?

De aws-athena MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) implementatie die AI-assistenten in staat stelt direct SQL-query’s uit te voeren op AWS Athena-databases. Door AI-gedreven workflows te verbinden met Athena, stelt deze server ontwikkelaars en AI-agenten in staat grote hoeveelheden data in Amazon S3 eenvoudig op te vragen en te analyseren. De server fungeert als brug tussen conversatie-AI en bedrijfsdata-infrastructuur, waardoor het eenvoudig wordt om krachtige data-query’s te integreren in geautomatiseerde workflows, codegeneratie en intelligente applicaties. Typische taken zijn het uitvoeren van SQL-statements, ophalen van queryresultaten, en het integreren van datagedreven inzichten in ontwikkelprocessen, waarmee databasebewerkingen worden gestroomlijnd en datagedreven applicatieontwikkeling wordt versneld.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates expliciet genoemd in de beschikbare documentatie of repositorybestanden.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete resources vermeld in de documentatie of repositorybestanden.

Lijst van Tools

• run_query:
  Voer een SQL-query uit met AWS Athena.
  • Parameters:
    • database: De Athena-database waarop je wilt queryen
    • query: De SQL-querystring
    • maxRows: Maximum aantal rijen dat wordt geretourneerd (standaard: 1000, max: 10000)
  • Returns:
    • De resultaten van de query als deze binnen de opgegeven time-out voltooid is.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Data-analyse voor AI-agenten
  Laat AI-assistenten analytische SQL-query’s uitvoeren op grote datasets in Amazon S3, voor geautomatiseerde data-exploratie en rapportage.
• Business Intelligence Automatisering
  Integreer Athena-query’s in bedrijfsdashboards of workflow-automatiseringstools, zodat actuele data-inzichten beschikbaar zijn zonder handmatige tussenkomst.
• Datagedreven Codegeneratie
  Sta LLM’s toe om code te genereren of verfijnen op basis van live databaseschema’s of voorbeelddata verkregen via Athena-query’s.
• ETL- en Datapijplijnintegratie
  Gebruik de server binnen data-engineeringpijplijnen om data te valideren, transformeren of auditen door het programmatisch uitvoeren van custom SQL-query’s.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd en AWS-credentials hebt geconfigureerd (via CLI, omgevingsvariabelen of IAM-rol).
2. Zoek het Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de aws-athena MCP Server toe met de volgende JSON-snippet:

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

4. Sla op en herstart Windsurf.
5. Controleer de setup door een voorbeeldquery uit te voeren.

Claude

1. Zorg dat Node.js en AWS-credentials zijn ingesteld.
2. Bewerk het Claude MCP-configuratiebestand.
3. Voeg de serverconfiguratie toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
5. Test de AWS Athena-verbinding via de Claude-interface.

Cursor

1. Installeer Node.js en configureer AWS-credentials.
2. Open de instellingen of het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de volgende snippet toe:

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

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Controleer of de server beschikbaar is in de lijst met tools.

Cline

1. Controleer de installatie van Node.js en AWS-credentials.
2. Bewerk de Cline MCP-configuratie.
3. Voeg toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Test de verbinding door een voorbeeldquery in Athena uit te voeren.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige AWS-credentials veilig op te slaan.
Voorbeeldconfiguratie met 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}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

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

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

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

Overzicht

Onze mening

Deze MCP-server is gefocust en productie-klaar voor AWS Athena SQL-query’s, met duidelijke setup en veilige werkwijze. Echter, hij mist prompt-templates en expliciete resource-primitieven, en noemt geen sampling- of roots-ondersteuning, waardoor de score voor veelzijdigheid en geavanceerde MCP-functionaliteiten beperkt is.

MCP Score