Server S3 MCP Exemplu

Ce face Serverul “S3 MCP Exemplu”?

Serverul S3 MCP Exemplu este o implementare a Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a conecta asistenții și agenții AI cu datele stocate în bucket-urile AWS S3. Expunând resursele S3 ca resurse și instrumente MCP, permite fluxurilor de lucru bazate pe AI să regăsească, gestioneze și să interacționeze cu fișierele—în special documente PDF—stocate în S3. Aceasta oferă dezvoltatorilor și instrumentelor AI posibilitatea de a efectua sarcini precum listarea bucket-urilor, enumerarea obiectelor și regăsirea documentelor, crescând direct productivitatea și automatizarea în mediile de dezvoltare care necesită acces la fișiere din cloud. Serverul este deosebit de util pentru îmbogățirea contextului AI cu date externe, susținând cazuri de utilizare avansate în analiza documentelor, căutare enterprise și altele.

Lista de prompt-uri

Nu a fost găsită nicio informație în repository referitoare la șabloane de prompt-uri.

Lista de resurse

• Date AWS S3 (Documente PDF):
  • Expune documente PDF stocate în bucket-urile AWS S3 ca resurse MCP. Aceste resurse pot fi încărcate în contextul unui LLM pentru procesare sau analiză suplimentară.
  • Suportă până la 1.000 de obiecte per cerere.

Lista de instrumente

• ListBuckets
  • Returnează o listă cu toate bucket-urile S3 deținute de contul AWS autentificat.
• ListObjectsV2
  • Regăsește până la 1.000 de obiecte (fișiere) dintr-un bucket S3 specificat într-o singură cerere.
• GetObject
  • Descarcă sau regăsește un anumit obiect (precum PDF) dintr-un bucket S3 dat, pe baza cheii.

Cazuri de utilizare ale acestui Server MCP

• Regăsire și analiză documente
  • Permite sistemelor AI să preia și să analizeze documente PDF din S3 pentru sarcini precum sumarizare, extragere și clasificare.
• Management de fișiere enterprise
  • Permite dezvoltatorilor să răsfoiască și să gestioneze colecții mari de documente ale companiei stocate în S3 prin intermediul unui asistent AI.
• Raportare automată
  • Facilitează automatizarea fluxurilor de generare a rapoartelor prin regăsirea datelor brute sau a rapoartelor stocate în S3.
• Căutare contextuală
  • Suportă operațiuni avansate de căutare și regăsire a fișierelor, permițând interacțiuni îmbogățite contextual în aplicații AI.
• Auditare de date
  • Ajută la audit și conformitate prin listarea și accesarea documentelor din diverse bucket-uri S3 pentru revizuire și păstrarea evidenței.

Cum se configurează

Windsurf

Nu au fost găsite instrucțiuni speciale pentru configurarea Windsurf.

Claude

1. Precondiții: Instalează serverul și asigură-te că ai credențiale AWS (access key, secret, regiune) configurate cu permisiuni corespunzătoare pentru S3.
2. Localizează configurația:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Adaugă Serverul MCP în configurație:
   Exemplu pentru server de dezvoltare/ineditat:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server",
           "run",
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

   Exemplu pentru server publicat:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește: Salvează fișierul de configurație și repornește Claude Desktop.
5. Verifică instalarea: Confirmă că serverul S3 MCP apare în lista de instrumente disponibile.

Securizarea cheilor API

Specifică credențialele AWS folosind variabile de mediu sau fișierul de credențiale AWS (vezi documentația AWS CLI config). Exemplu:

{
  "env": {
    "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key",
    "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-key",
    "AWS_DEFAULT_REGION": "your-region"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

Nu au fost găsite instrucțiuni pentru configurarea Cursor.

Cline

Nu au fost găsite instrucțiuni pentru configurarea Cline.

Cum să utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

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

{
  "s3-mcp-server": {
    "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 “s3-mcp-server” cu denumirea reală a serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Bazat pe informațiile furnizate și structura repository-ului, Serverul S3 MCP Exemplu este un server MCP concentrat, bine delimitat, pentru regăsirea și managementul PDF-urilor din S3. Acoperă primitivele MCP de bază (resurse, instrumente), oferă instrucțiuni clare pentru Claude și urmează bune practici de securitate și licențiere. Totuși, lipsesc detalii despre prompt-uri, sampling și suport pentru platforme precum Windsurf și Cursor.

Aș acorda acestui server MCP un scor de 7 din 10 datorită integrării clare cu S3 și expunerii de instrumente/resurse, dar cu unele lipsuri la capitolul documentație și funcționalități pentru o acoperire mai largă a protocolului.

Scor MCP