AWS Resources MCP Server

Hva gjør “AWS Resources” MCP Server?

AWS Resources MCP Server er en Python-basert implementasjon av Model Context Protocol (MCP) som lar AI-assistenter—som Claude—interagere direkte med AWS-tjenester via boto3. Denne serveren muliggjør kjøring av generert Python-kode for å forespørre og administrere AWS-ressurser, og tilbyr kraftige AWS-operasjoner med passende sandkasse og containerisering. Ved å bare sende inn dine AWS-legitimasjoner kan utviklere og driftsteam administrere AWS-ressurser, utføre spørringer og utføre administrasjonsoppgaver—alt gjennom samtalebaserte AI-grensesnitt uten kompliserte oppsett. Serveren er fleksibel, støtter både lese- og skriveoperasjoner, og styres helt av tillatelsene til din AWS-brukerrolle.

Liste over promter

Ingen prompt-maler er spesifisert i de tilgjengelige repository-filene.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er listet opp eller beskrevet i de tilgjengelige repository-filene.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøydefinisjoner (f.eks. query_database, read_write_file, call_api) er listet i de tilgjengelige repository-filene.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Forespørsel av AWS-ressurser
  Bruk AI-assistenter til å hente informasjon om AWS-ressurser (f.eks. EC2-instanser, S3-bøtter, Lambda-funksjoner) direkte med naturlig språk.
• Administrasjon av AWS-ressurser
  Utfør administrasjonsoperasjoner, som å starte/stoppe EC2-instanser eller opprette/endre ressurser, i henhold til dine AWS-legitimasjoner.
• DevOps-automatisering
  Muliggjør rask, samtalebasert automatisering av AWS-infrastruktur uten manuell CLI- eller konsollbruk.
• Sikkerhets- og samsvarskontroller
  Kjør ad-hoc kode for å inspisere AWS-ressurser for samsvar, sikkerhetsgruppeinnstillinger eller konfigurasjonsavvik, ved å utnytte hele kraften i boto3.
• Hendelseshåndtering og feilsøking
  Løs hendelser eller feilsøk AWS-miljøer interaktivt via AI, og reduser responstiden ved å kjøre diagnostisk kode på forespørsel.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Åpne din Windsurf-konfigurasjonsfil.
3. Finn mcpServers-objektet.
4. Legg til AWS Resources MCP Server med et JSON-utdrag som vist under.
5. Lagre filen og start Windsurf på nytt for å bruke endringene.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Merk: Sikre dine AWS-legitimasjoner ved å bruke miljøvariabler som vist over.

Claude

1. Åpne Claudes MCP-integrasjonsinnstillinger.
2. Legg til en ny MCP-serveroppføring.
3. Legg inn AWS Resources MCP Server som vist under.
4. Lagre og start Claude på nytt om nødvendig.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Merk: Bruk miljøvariabler for sensitive legitimasjoner.

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Rediger Cursors konfigurasjonsfil for å inkludere MCP-serveren.
3. Sett inn følgende konfigurasjon.
4. Lagre endringene dine og start Cursor på nytt.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Cline

1. Sørg for at Cline er satt opp med Node.js.
2. Åpne din konfigurasjonsfil.
3. Legg til MCP-serveren som vist.
4. Lagre og start miljøet på nytt.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler:
Bruk alltid miljøvariabler til å sende sensitive nøkler.
Eksempel:

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

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

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

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

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

Oversikt

Ut fra tilgjengelig informasjon og manglende seksjoner (ingen eksplisitte verktøy, ressurser eller prompt-maler), oppnår denne MCP-serveren et grunnleggende, men verdifullt bruksområde for AWS-automatisering, men trenger mer dokumentasjon og eksplisitte MCP-funksjoner for høyere poengsum.

Vår mening

Gitt de tilgjengelige funksjonene og dokumentasjonen, er denne MCP-serveren funksjonell og retter seg mot et klart bruksområde (AWS-automatisering via samtale-AI), men mangler eksplisitte MCP-standardfunksjoner som prompt-maler, ressursdefinisjoner eller verktøyskjemaer. Den er enkel for avanserte brukere, men kunne hatt fordel av mer klarhet rundt funksjonalitet og sikkerhet for bredere adopsjon.
Poengsum: 5/10

MCP Score