AWS MCP Server

Čo robí “AWS” MCP Server?

AWS MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP) servera navrhnutá na operácie so zdrojmi AWS, konkrétne s podporou S3 a DynamoDB. Pôsobí ako most, ktorý umožňuje AI asistentom programovo interagovať s AWS službami, čo umožňuje úlohy ako vytváranie a správa S3 bucketov, nahrávanie súborov a manipulácia s tabuľkami DynamoDB. Vystavením týchto AWS operácií ako MCP nástrojov zlepšuje AWS MCP Server vývojové workflow a umožňuje AI agentom automatizovať správu cloudových zdrojov, vykonávať databázové dopyty, spravovať ukladanie súborov a auditovať akcie. Všetky operácie sú automaticky zaznamenávané a prístupné prostredníctvom špeciálneho auditného resource endpointu, čo zaručuje sledovateľnosť a bezpečnosť v cloudových workflow.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii neboli uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• audit://aws-operations
  Všetky AWS operácie vykonané cez server sú automaticky zaznamenané a prístupné cez tento auditný resource endpoint. To poskytuje sledovateľnosť a zodpovednosť za akcie vykonané na AWS zdrojoch.

Žiadne ďalšie zdroje neboli zdokumentované.

Operácie S3

• s3_bucket_create
  Vytvorenie nového S3 bucketu.
• s3_bucket_list
  Zoznam všetkých S3 bucketov v účte.
• s3_bucket_delete
  Odstránenie existujúceho S3 bucketu.
• s3_object_upload
  Nahratie objektu (súboru) do zvoleného S3 bucketu.
• s3_object_delete
  Odstránenie objektu zo zvoleného S3 bucketu.
• s3_object_list
  Zoznam všetkých objektov v danom S3 buckete.
• s3_object_read
  Čítanie obsahu objektu uloženého v S3.

Operácie DynamoDB

• dynamodb_table_create
  Vytvorenie novej tabuľky DynamoDB.

Použitie tohto MCP Servera

• Automatizovaná správa cloudového úložiska
  Vývojári môžu programovo vytvárať, vypisovať a mazať S3 buckety, automatizovať nahrávanie a sťahovanie súborov a spravovať cloudové úložisko bez manuálneho zásahu.

• Zriaďovanie databázových tabuliek
  AI asistenti môžu vytvárať DynamoDB tabuľky ako súčasť automatizovaného nastavovania infraštruktúry či testovacích workflow, čím zjednodušujú provisionovanie databáz.

• Automatizácia správy súborov
  Automatizujte nahrávanie, čítanie a mazanie súborov v S3, čo umožňuje použitia ako zálohovanie, načítanie dát a správu dokumentov.

• Audit a sledovanie súladu
  Všetky operácie sú logované do auditného zdroja, čo podporuje požiadavky na súlad a poskytuje prístupnú stopu aktivít na kontrolu.

• Integrácia s AI-riadenými workflow
  Prepojením s AI agentmi môžu byť komplexné cloudové workflow (napríklad dátové pipeline) spravované a spúšťané programovo.

Ako ho nastaviť

Windsurf

V dokumentácii nie sú dostupné inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.

Claude

1. Predpoklady:

   • Nainštalujte desktopovú aplikáciu Claude.
   • Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a uv.
   • Nastavte AWS poverenia (cez environmentálne premenné alebo AWS CLI).

2. Naklonujte repozitár:

   • Naklonujte tento repozitár do svojho počítača.

3. Nakonfigurujte AWS poverenia:

   • Environmentálne premenné:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (predvolene us-east-1)
   • Alebo konfigurujte pomocou AWS CLI (aws configure).

4. Upravte konfiguráciu Claude:

   • Nájdite svoj súbor claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Pridajte nasledovné pod mcpServers:

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

5. Reštartujte Claude:

   • Uložte konfiguráciu a reštartujte aplikáciu Claude.
   • Otestujte požiadanie Claude o vykonanie operácie S3 alebo DynamoDB.

Príklad zabezpečenia API kľúčov

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

Cursor

V dokumentácii nie sú dostupné inštrukcie na nastavenie pre Cursor.

Cline

V dokumentácii nie sú dostupné inštrukcie na nastavenie pre Cline.

Ako použiť tento MCP v tokoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho workflow vo FlowHunt, začnite pridaním MCP komponentu do toku a prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent, aby ste otvorili konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o svojom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “mcp-server-aws” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Náš názor

AWS MCP Server ponúka robustnú AWS integráciu so zameraním na operácie S3 a DynamoDB, ako aj správne auditné logovanie. Chýba však dokumentácia pre šablóny promptov, rôznorodosť zdrojov a detailný návod na nastavenie pre platformy okrem Claude. Prítomnosť licencie, stars a forks, plus podpora kľúčových nástrojov robí zo servera solídny komunitný projekt, no obmedzená dokumentácia pokročilých MCP funkcií (ako Sampling a Roots) mu bráni v dokonalej známke.

MCP skóre

Celkové hodnotenie: 7/10
Tento server je praktický a priateľský pre vývojárov na AWS automatizáciu, ale profitoval by z rozšírenej dokumentácie a bohatšej podpory MCP funkcií.