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.

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.

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