Serverul MCP AWS Athena

Ce face serverul MCP “aws-athena”?

Serverul MCP aws-athena este o implementare Model Context Protocol (MCP) care permite asistenților AI să execute interogări SQL direct asupra bazelor de date AWS Athena. Prin conectarea fluxurilor de lucru AI la Athena, acest server permite dezvoltatorilor și agenților AI să recupereze și să analizeze cu ușurință date la scară largă stocate în Amazon S3. Serverul acționează ca o punte între AI conversațional și infrastructura de date enterprise, făcând simplă încorporarea interogărilor robuste de date în fluxuri automate, generare de cod și aplicații inteligente. Sarcinile tipice includ executarea de declarații SQL, recuperarea rezultatelor interogărilor și integrarea insight-urilor bazate pe date în procesele de dezvoltare, eficientizând astfel operațiunile pe baze de date și accelerând dezvoltarea aplicațiilor centrate pe date.

Listă de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este menționat explicit în documentația sau fișierele repository-ului disponibile.

Listă de Resurse

Nicio resursă explicită nu este listată în documentație sau fișierele repository-ului.

Listă de Unelte

• run_query:
  Execută o interogare SQL folosind AWS Athena.
  • Parametri:
    • database: Baza de date Athena pe care se face interogarea
    • query: Șirul de interogare SQL
    • maxRows: Numărul maxim de rânduri returnate (implicit: 1000, maxim: 10000)
  • Returnează:
    • Rezultatele interogării dacă se finalizează în intervalul de timp specificat.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Analiză de date pentru agenți AI
  Permite asistenților AI să ruleze interogări SQL analitice pe seturi mari de date stocate în Amazon S3, facilitând explorarea și raportarea automată a datelor.
• Automatizare Business Intelligence
  Integrează interogarea Athena în dashboard-uri de business sau unelte de automatizare a fluxurilor, oferind insight-uri de date actualizate fără intervenție manuală.
• Generare de cod bazată pe date
  Permite LLM-urilor să genereze sau să rafineze cod pe baza schemelor bazei de date live sau a datelor de exemplu recuperate prin interogări Athena.
• Integrare ETL și Data Pipeline
  Folosește serverul în pipeline-uri de inginerie a datelor pentru a valida, transforma sau audita datele prin executarea programatică a unor interogări SQL personalizate.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigurați-vă că aveți instalat Node.js și datele de autentificare AWS sunt configurate (prin CLI, variabile de mediu sau rol IAM).
2. Localizați fișierul de configurare Windsurf.
3. Adăugați serverul MCP aws-athena folosind următorul fragment JSON:

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

4. Salvați și reporniți Windsurf.
5. Verificați configurarea încercând o interogare de test.

Claude

1. Asigurați-vă că Node.js și datele de autentificare AWS sunt configurate.
2. Editați fișierul de configurare Claude MCP.
3. Introduceți configurația serverului:

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

4. Salvați modificările și reporniți Claude.
5. Testați conectivitatea AWS Athena prin interfața Claude.

Cursor

1. Instalați Node.js și configurați datele de autentificare AWS.
2. Deschideți setările sau fișierul de configurare Cursor.
3. Adăugați următorul fragment:

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

4. Salvați și reporniți Cursor.
5. Confirmați că serverul este disponibil în lista de unelte.

Cline

1. Verificați instalarea Node.js și datele de autentificare AWS.
2. Editați configurația Cline MCP.
3. Introduceți:

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

4. Salvați și reporniți Cline.
5. Testați conexiunea rulând o interogare Athena de test.

Securizarea cheilor API

Utilizați variabile de mediu pentru a stoca în siguranță credențialele AWS sensibile.
Exemplu de configurare cu secrete:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Cum utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga 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, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "athena": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “athena” cu numele efectiv al serverului MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Acest server MCP este concentrat și pregătit pentru producție pentru interogări SQL AWS Athena, cu pași clari de configurare și practici sigure. Totuși, îi lipsesc șabloanele de prompt și primitivele de resurse explicite, și nu menționează suport pentru sampling sau roots, ceea ce limitează scorul pentru versatilitate și funcționalități MCP avansate.

Scor MCP