O que faz o MCP Server “AWS Resources”?

O AWS Resources MCP Server é uma implementação em Python do Model Context Protocol (MCP) que permite que assistentes de IA—como o Claude—interajam diretamente com serviços AWS usando boto3. Este servidor possibilita a execução de código Python gerado para consultar e gerenciar recursos AWS, oferecendo operações poderosas com sandboxing e conteinerização apropriados. Ao simplesmente fornecer suas credenciais AWS, desenvolvedores e equipes de operações podem gerenciar recursos, realizar consultas e executar tarefas administrativas, tudo por interfaces de IA conversacional sem configurações complexas. O servidor é flexível, suportando operações de leitura e escrita, totalmente regido pelas permissões do seu usuário ou role AWS.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt está especificado nos arquivos disponíveis do repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está listado ou descrito nos arquivos disponíveis do repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma definição explícita de ferramenta (ex.: query_database, read_write_file, call_api) está listada nos arquivos disponíveis do repositório.

Casos de Uso deste MCP Server

• Consulta de Recursos AWS
  Use assistentes de IA para consultar informações sobre recursos AWS (ex.: instâncias EC2, buckets S3, funções Lambda) diretamente por linguagem natural.
• Gerenciamento de Recursos AWS
  Realize operações de gerenciamento, como iniciar/parar instâncias EC2 ou criar/modificar recursos, conforme suas credenciais AWS.
• Automação DevOps
  Permita automação rápida e conversacional de tarefas de infraestrutura AWS sem uso manual de CLI ou console.
• Verificações de Segurança e Conformidade
  Execute código ad-hoc para inspecionar recursos AWS quanto à conformidade, configurações de grupos de segurança ou desvios de configuração, aproveitando todo o poder do boto3.
• Resposta a Incidentes e Troubleshooting
  Resolva incidentes ou faça troubleshooting em ambientes AWS de forma interativa via IA, reduzindo o tempo de resposta ao executar código de diagnóstico sob demanda.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Localize o objeto mcpServers.
4. Adicione o AWS Resources MCP Server com um trecho JSON como abaixo.
5. Salve o arquivo e reinicie o Windsurf para aplicar as alterações.

"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"
    }
  }
}

Nota: Proteja suas credenciais AWS usando variáveis de ambiente conforme mostrado acima.

Claude

1. Abra as configurações de integração MCP do Claude.
2. Adicione uma nova entrada de MCP server.
3. Insira o AWS Resources MCP Server conforme mostrado abaixo.
4. Salve e reinicie o Claude se necessário.

"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"
    }
  }
}

Nota: Use variáveis de ambiente para credenciais sensíveis.

Cursor

1. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor para incluir o MCP server.
3. Insira a seguinte configuração.
4. Salve as alterações e reinicie o 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. Certifique-se de que o Cline está configurado com Node.js.
2. Abra seu arquivo de configuração.
3. Adicione o MCP server conforme mostrado.
4. Salve e reinicie seu ambiente.

"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"
    }
  }
}

Protegendo Chaves de API:
Sempre utilize variáveis de ambiente para passar chaves sensíveis.
Exemplo:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar MCP servers ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu MCP server neste formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “aws-resources” para o nome real do seu MCP server e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Entre as informações disponíveis e as seções ausentes (sem ferramentas, recursos ou templates explícitos), este MCP server alcança um uso básico, porém valioso, para automação AWS, mas precisaria de mais documentação e recursos MCP explícitos para receber uma pontuação maior.

Nossa opinião

Dadas as funcionalidades e documentação disponíveis, este MCP server é funcional e atende a um caso de uso claro (automação AWS via IA conversacional), mas carece de recursos padrão MCP explícitos como templates de prompt, definições de recursos ou esquemas de ferramentas. É direto para usuários avançados, mas poderia se beneficiar de mais clareza sobre capacidades e segurança para adoção mais ampla.
Score: 5/10

Pontuação MCP