AWS Athena MCP-server

Hva gjør “aws-athena” MCP-serveren?

aws-athena MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-implementasjon som gir AI-assistenter mulighet til å utføre SQL-spørringer direkte mot AWS Athena-databaser. Ved å koble AI-drevne arbeidsflyter til Athena, gjør denne serveren det mulig for utviklere og AI-agenter å hente ut og analysere store mengder data lagret i Amazon S3 på en enkel måte. Serveren fungerer som en bro mellom konversasjons-AI og bedriftsdatainfrastruktur, slik at det blir enkelt å inkludere robust dataspørring i automatiserte arbeidsflyter, kodegenerering og intelligente applikasjoner. Typiske oppgaver inkluderer å kjøre SQL-setninger, hente ut spørringsresultater og integrere datadrevne innsikter i utviklingsprosesser, noe som forenkler databaseoperasjoner og akselererer datadrevet applikasjonsutvikling.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er listet i dokumentasjonen eller repository-filene.

Liste over verktøy

• run_query:
  Utfør en SQL-spørring med AWS Athena.
  • Parametere:
    • database: Athena-databasen det skal spørres mot
    • query: SQL-spørringsstrengen
    • maxRows: Maksimalt antall rader som returneres (standard: 1000, maks: 10000)
  • Returnerer:
    • Resultatene av spørringen hvis den fullføres innen angitt tidsavbrudd.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Dataanalyse for AI-agenter
  La AI-assistenter kjøre analytiske SQL-spørringer på store datasett lagret i Amazon S3, noe som muliggjør automatisert datautforskning og rapportering.
• Automatisering av forretningsanalyse
  Integrer Athena-spørringer i forretningsdashboards eller arbeidsflytautomatiseringsverktøy, og tilby oppdaterte datainnsikter uten manuell inngripen.
• Datadrevet kodegenerering
  La LLM-er generere eller forbedre kode basert på sanntidsskjemaer fra databasen eller eksempeldata hentet ut via Athena-spørringer.
• ETL og datapipeline-integrasjon
  Bruk serveren i dataingeniørpipelines for å validere, transformere eller revidere data ved å programmessig utføre egendefinerte SQL-spørringer.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert og AWS-legitimasjon konfigurert (via CLI, miljøvariabler eller IAM-rolle).
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til aws-athena MCP-serveren ved å bruke følgende JSON-snutt:

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

4. Lagre og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å forsøke en eksempelspørring.

Claude

1. Sørg for at Node.js og AWS-legitimasjon er satt opp.
2. Rediger Claude MCP-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn serverkonfigurasjonen:

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

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Test AWS Athena-tilkoblingen via Claude-grensesnittet.

Cursor

1. Installer Node.js og konfigurer AWS-legitimasjon.
2. Åpne Cursors innstillinger eller konfigurasjonsfil.
3. Legg til følgende snutt:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Bekreft at serveren er tilgjengelig i verktøyslisten.

Cline

1. Verifiser Node.js-installasjon og AWS-legitimasjon.
2. Rediger Cline MCP-konfigurasjonen.
3. Sett inn:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Test forbindelsen ved å kjøre en eksempelspørring mot Athena.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for å lagre sensitive AWS-legitimasjoner sikkert.
Eksempelkonfigurasjon med hemmeligheter:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

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

{
  "athena": {
    "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 “athena” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en til din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Denne MCP-serveren er fokusert og produksjonsklar for AWS Athena SQL-spørring, med tydelig oppsett og sikre praksiser. Den mangler imidlertid prompt-maler og eksplisitte ressursprimitiver, og nevner ikke prøvetaking eller root-støtte, noe som begrenser poengsummen for allsidighet og avanserte MCP-funksjoner.

MCP-score