Server AWS MCP

Ce face serverul “AWS” MCP?

Serverul AWS MCP este o implementare Model Context Protocol (MCP) concepută pentru operațiuni pe resurse AWS, oferind suport specific pentru S3 și DynamoDB. Acționează ca o punte ce permite asistenților AI să interacționeze programatic cu serviciile AWS, permițând sarcini precum crearea și gestionarea bucket-urilor S3, încărcarea fișierelor și manipularea tabelelor DynamoDB. Prin expunerea acestor operațiuni AWS ca instrumente MCP, serverul AWS MCP îmbunătățește fluxurile de dezvoltare și permite agenților AI să automatizeze gestionarea resurselor cloud, să execute interogări de baze de date, să gestioneze stocarea fișierelor și să auditeze acțiunile. Toate operațiunile sunt înregistrate automat și accesibile printr-un endpoint dedicat de audit, asigurând trasabilitatea și securitatea fluxurilor de lucru bazate pe cloud.

Lista de Prompturi

Niciun șablon de prompt nu a fost menționat în documentația disponibilă.

Lista de Resurse

• audit://aws-operations
  Toate operațiunile AWS efectuate prin server sunt înregistrate automat și accesibile prin acest endpoint de resursă de audit. Acest lucru oferă trasabilitate și responsabilitate pentru acțiunile efectuate pe resursele AWS.

Nu au fost documentate alte resurse.

Operațiuni S3

• s3_bucket_create
  Creează un bucket S3 nou.
• s3_bucket_list
  Listează toate bucket-urile S3 din cont.
• s3_bucket_delete
  Șterge un bucket S3 existent.
• s3_object_upload
  Încarcă un obiect (fișier) într-un bucket S3 specificat.
• s3_object_delete
  Șterge un obiect dintr-un bucket S3 specificat.
• s3_object_list
  Listează toate obiectele dintr-un bucket S3 dat.
• s3_object_read
  Citește conținutul unui obiect stocat în S3.

Operațiuni DynamoDB

• dynamodb_table_create
  Creează o masă DynamoDB nouă.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Gestionare automată a stocării cloud
  Dezvoltatorii pot crea, lista și șterge programatic bucket-uri S3, pot automatiza încărcarea și descărcarea fișierelor și pot gestiona stocarea cloud fără intervenție manuală.

• Provisionare tabele baze de date
  Asistenții AI pot crea tabele DynamoDB ca parte din configurarea automată a infrastructurii sau a fluxurilor de testare, optimizând provisionarea bazelor de date.

• Automatizare management fișiere
  Automatizează încărcarea, citirea și ștergerea fișierelor din S3, permițând scenarii precum backup, ingestia datelor și managementul documentelor.

• Audit și urmărire conformitate
  Toate operațiunile sunt înregistrate într-o resursă de audit, susținând cerințele de conformitate și oferind o cale accesibilă pentru revizuirea activității.

• Integrare cu fluxuri conduse de AI
  Prin conectarea cu agenți AI, fluxuri cloud complexe (precum pipeline-uri de procesare date) pot fi gestionate și declanșate programatic.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare disponibile pentru Windsurf în documentație.

Claude

1. Cerințe prealabile:

   • Instalează aplicația desktop Claude.
   • Asigură-te că ai instalat Node.js și uv.
   • Configurează acreditările AWS (prin variabile de mediu sau AWS CLI).

2. Clonează depozitul:

   • Clonează acest depozit pe mașina ta locală.

3. Configurează acreditările AWS:

   • Variabile de mediu:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (implicit us-east-1)
   • Sau configurează folosind AWS CLI (aws configure).

4. Editează configurația Claude:

   • Găsește fișierul claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Adaugă următorul fragment sub mcpServers:

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

5. Repornește Claude:

   • Salvează configurația și repornește aplicația Claude.
   • Testează cerând lui Claude să efectueze o operațiune S3 sau DynamoDB.

Exemplu de securizare a cheilor API

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

Cursor

Nu există instrucțiuni de configurare disponibile pentru Cursor în documentație.

Cline

Nu există instrucțiuni de configurare disponibile pentru Cline în documentație.

Cum se utilizează acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “mcp-server-aws” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul AWS MCP oferă o integrare robustă cu AWS, cu accent clar pe operațiunile S3 și DynamoDB, precum și pe jurnalizarea corectă a auditului. Totuși, îi lipsesc documentația pentru șabloane de prompt, diversitatea resurselor și instrucțiuni detaliate pentru alte platforme decât Claude. Prezența unei licențe, a stelelor și fork-urilor, plus suportul principal pentru instrumente, îl fac un server comunitar solid, dar documentația limitată pentru caracteristici MCP avansate (precum Sampling și Roots) îl împiedică să atingă un scor perfect.

Scor MCP

Scor general: 7/10
Acest server este practic și prietenos pentru dezvoltatori în automatizarea AWS, dar ar beneficia de documentație extinsă și suport MCP mai bogat.