Do czego służy serwer MCP “AWS Resources”?

Serwer AWS Resources MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP) oparta na Pythonie, która umożliwia asystentom AI — takim jak Claude — bezpośrednią interakcję z usługami AWS przy użyciu boto3. Serwer pozwala na wykonywanie generowanego kodu Python do zapytań i zarządzania zasobami AWS, oferując zaawansowane operacje AWS z odpowiednim sandboxem i możliwością konteneryzacji. Po prostu przekazując swoje poświadczenia AWS, deweloperzy oraz zespoły operacyjne mogą zarządzać zasobami, wykonywać zapytania i zadania administracyjne — wszystko poprzez konwersacyjne interfejsy AI, bez skomplikowanej konfiguracji. Serwer jest elastyczny i obsługuje zarówno operacje odczytu, jak i zapisu, całkowicie kontrolowane przez uprawnienia twojego użytkownika AWS.

Lista promptów

W dostępnych plikach repozytorium nie określono szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnych plikach repozytorium nie wymieniono ani nie opisano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach repozytorium nie wymieniono jawnych definicji narzędzi (np. query_database, read_write_file, call_api).

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zapytania o zasoby AWS
  Używaj asystentów AI do uzyskiwania informacji o zasobach AWS (np. instancje EC2, zasobniki S3, funkcje Lambda) bezpośrednio w języku naturalnym.
• Zarządzanie zasobami AWS
  Wykonuj operacje zarządzania, takie jak uruchamianie/zatrzymywanie instancji EC2 czy tworzenie/modyfikowanie zasobów, zgodnie ze swoimi poświadczeniami AWS.
• Automatyzacja DevOps
  Umożliwiaj szybkie, konwersacyjne automatyzowanie zadań infrastruktury AWS bez ręcznej pracy z CLI lub konsolą.
• Kontrole bezpieczeństwa i zgodności
  Uruchamiaj ad-hoc kod inspekcyjny, by sprawdzać zasoby AWS pod kątem zgodności, ustawień grup bezpieczeństwa czy dryfu konfiguracji — z pełną mocą boto3.
• Reagowanie na incydenty i rozwiązywanie problemów
  Rozwiązuj incydenty lub diagnozuj środowisko AWS interaktywnie przez AI, skracając czas reakcji dzięki uruchamianiu kodu diagnostycznego na żądanie.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Zlokalizuj obiekt mcpServers.
4. Dodaj serwer AWS Resources MCP używając poniższego fragmentu JSON.
5. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf, aby zastosować zmiany.

"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"
    }
  }
}

Uwaga: Chroń swoje poświadczenia AWS, korzystając ze zmiennych środowiskowych jak pokazano powyżej.

Claude

1. Otwórz ustawienia integracji MCP w Claude.
2. Dodaj nowy wpis serwera MCP.
3. Wprowadź serwer AWS Resources MCP jak poniżej.
4. Zapisz i zrestartuj Claude, jeśli to konieczne.

"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"
    }
  }
}

Uwaga: Używaj zmiennych środowiskowych dla poufnych poświadczeń.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze go nie masz.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor, aby uwzględnić serwer MCP.
3. Dodaj poniższą konfigurację.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.

"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. Upewnij się, że Cline jest skonfigurowany z Node.js.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny.
3. Dodaj serwer MCP jak poniżej.
4. Zapisz i zrestartuj swoje środowisko.

"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"
    }
  }
}

Ochrona kluczy API:
Zawsze przekazuj poufne klucze za pomocą zmiennych środowiskowych.
Przykład:

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

Jak użyć tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zamienić “aws-resources” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnych informacji oraz brakujących sekcji (brak jawnych narzędzi, zasobów czy szablonów promptów), ten serwer MCP realizuje podstawowy, ale wartościowy przypadek użycia dla automatyzacji AWS, jednak wymagałby więcej dokumentacji i jawnych funkcji MCP, aby uzyskać wyższą ocenę.

Nasza opinia

Biorąc pod uwagę dostępne funkcje i dokumentację, ten serwer MCP jest funkcjonalny i celuje w jasny przypadek użycia (automatyzacja AWS poprzez konwersacyjnego AI), ale brakuje mu jawnych funkcji MCP, takich jak szablony promptów, definicje zasobów czy schematy narzędzi. Jest prosty dla zaawansowanych użytkowników, ale dla szerszej adopcji przydałaby się większa przejrzystość możliwości i bezpieczeństwa.
Ocena: 5/10

Ocena MCP