AWS MCP Server

Hva gjør “AWS” MCP Server?

AWS MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP)-server designet for operasjoner på AWS-ressurser, med spesielt støtte for S3 og DynamoDB. Den fungerer som en bro som gjør det mulig for AI-assistenter å samhandle programmessig med AWS-tjenester, slik at oppgaver som å opprette og administrere S3-bøtter, laste opp filer og manipulere DynamoDB-tabeller kan automatiseres. Ved å eksponere disse AWS-operasjonene som MCP-verktøy, forbedrer AWS MCP Server utviklingsarbeidsflyter og gjør det mulig for AI-agenter å automatisere administrasjon av skyressurser, utføre databasespørringer, håndtere fillagring og revidere handlinger. Alle operasjoner logges automatisk og er tilgjengelige via et dedikert revisjonsressursendepunkt, noe som sikrer sporbarhet og sikkerhet i skybaserte arbeidsflyter.

Liste over Prompter

Ingen promptmaler ble nevnt i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over ressurser

• audit://aws-operations
  Alle AWS-operasjoner utført via serveren logges automatisk og er tilgjengelige gjennom dette revisjonsressursendepunktet. Dette gir sporbarhet og ansvarlighet for handlinger utført på AWS-ressurser.

Ingen andre ressurser ble dokumentert.

S3-operasjoner

• s3_bucket_create
  Opprett en ny S3-bøtte.
• s3_bucket_list
  List opp alle S3-bøtter i kontoen.
• s3_bucket_delete
  Slett en eksisterende S3-bøtte.
• s3_object_upload
  Last opp et objekt (fil) til en spesifisert S3-bøtte.
• s3_object_delete
  Slett et objekt fra en spesifisert S3-bøtte.
• s3_object_list
  List opp alle objekter i en gitt S3-bøtte.
• s3_object_read
  Les innholdet av et objekt lagret i S3.

DynamoDB-operasjoner

• dynamodb_table_create
  Opprett en ny DynamoDB-tabell.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert administrasjon av skylagring
  Utviklere kan programmessig opprette, liste opp og slette S3-bøtter, automatisere opplasting og nedlasting av filer, og administrere skylagring uten manuell inngripen.

• Tabellopprettelse i database
  AI-assistenter kan opprette DynamoDB-tabeller som del av automatisert infrastruktur- eller testarbeidsflyter, og forenkle databaseklargjøring.

• Automatisert filhåndtering
  Automatiser opplasting, lesing og sletting av filer i S3, slik at du kan bruke det til for eksempel backup, datainnhenting og dokumenthåndtering.

• Revisjon og etterlevelsessporing
  Alle operasjoner logges til en revisjonsressurs, noe som støtter etterlevelseskrav og gir en tilgjengelig aktivitetslogg for gjennomgang.

• Integrasjon med AI-drevne arbeidsflyter
  Ved å koble til AI-agenter kan komplekse skyarbeidsflyter (som dataprosesseringspipelines) styres og utløses programmessig.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen oppsettsinstruksjoner tilgjengelig for Windsurf i dokumentasjonen.

Claude

1. Forutsetninger:

   • Installer Claude desktop-appen.
   • Sørg for at du har Node.js og uv installert.
   • Sett opp AWS-legitimasjon (via miljøvariabler eller AWS CLI).

2. Klon repository:

   • Klon dette repositoriet til din lokale maskin.

3. Konfigurer AWS-legitimasjon:

   • Miljøvariabler:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (standard er us-east-1)
   • Eller konfigurer med AWS CLI (aws configure).

4. Rediger Claude-konfigurasjon:

   • Finn filen claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Legg til følgende under mcpServers:

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

5. Start Claude på nytt:

   • Lagre konfigurasjonen og start Claude-appen på nytt.
   • Test ved å be Claude utføre en S3- eller DynamoDB-operasjon.

Eksempel på sikring av API-nøkler

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

Cursor

Ingen oppsettsinstruksjoner tilgjengelig for Cursor i dokumentasjonen.

Cline

Ingen oppsettsinstruksjoner tilgjengelig for Cline i dokumentasjonen.

Hvordan bruke denne MCP i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “mcp-server-aws” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

AWS MCP Server tilbyr robust AWS-integrasjon med tydelig fokus på S3- og DynamoDB-operasjoner samt god revisjonslogging. Den mangler imidlertid dokumentasjon på promptmaler, ressursmangfold og detaljerte oppsettsinstruksjoner for plattformer utover Claude. Tilstedeværelsen av lisens, stjerner og forks, samt støtte for kjerneverktøy, gjør den til en solid fellesskapsserver, men begrenset dokumentasjon for avanserte MCP-funksjoner (som Sampling og Roots) hindrer den fra å oppnå toppscore.

MCP-score

Total vurdering: 7/10
Denne serveren er praktisk og utviklervennlig for AWS-automatisering, men vil ha nytte av utvidet dokumentasjon og rikere MCP-funksjonsstøtte.