AWS Athena MCP Server

Na čo slúži “aws-athena” MCP Server?

aws-athena MCP Server je implementácia Model Context Protocolu (MCP), ktorá umožňuje AI asistentom vykonávať SQL dotazy priamo voči databázam AWS Athena. Prepojením AI workflowov s Athena tento server umožňuje vývojárom a AI agentom jednoducho získavať a analyzovať rozsiahle dáta uložené v Amazon S3. Server funguje ako most medzi konverzačnou AI a podnikovou dátovou infraštruktúrou, takže je jednoduché zapojiť robustné dopytovanie do automatizovaných workflowov, generovania kódu a inteligentných aplikácií. Typické úlohy zahŕňajú vykonávanie SQL príkazov, získavanie výsledkov dotazov a integráciu dátových poznatkov do vývojových procesov, čím sa zjednodušuje práca s databázami a zrýchľuje vývoj aplikácií zameraných na dáta.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii alebo v súboroch repozitára nie sú výslovne zmienené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dokumentácii alebo súboroch repozitára nie sú uvedené žiadne explicitné zdroje.

Zoznam nástrojov

• run_query:
  Spustite SQL dotaz pomocou AWS Athena.
  • Parametre:
    • database: Athena databáza, na ktorú sa dotaz vykonáva
    • query: SQL dotaz ako reťazec
    • maxRows: Maximálny počet vrátených riadkov (predvolene: 1000, maximum: 10000)
  • Návratová hodnota:
    • Výsledky dotazu, ak sa dokončí v stanovenom časovom limite.

Príklady použitia tohto MCP Servera

• Dátová analytika pre AI agentov
  Umožnite AI asistentom spúšťať analytické SQL dotazy nad veľkými datasetmi v Amazon S3, čím získate automatizované skúmanie a reportovanie dát.
• Automatizácia business intelligence
  Integrujte dotazovanie cez Athena do firemných dashboardov alebo nástrojov na workflow automatizáciu a získavajte aktuálne poznatky bez ručného zásahu.
• Dátovo riadené generovanie kódu
  Umožnite LLM generovať alebo upravovať kód na základe aktuálnych štruktúr databáz alebo vzorových dát získaných dotazmi cez Athena.
• Integrácia do ETL a dátových pipeline
  Použite server v rámci dátových pipeline na validáciu, transformáciu či audit dát programovým vykonávaním vlastných SQL dotazov.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a nakonfigurované AWS prihlasovacie údaje (cez CLI, environmentálne premenné alebo IAM rolu).
2. Nájdite konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte aws-athena MCP Server pomocou tohto JSON úryvku:

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

4. Uložte a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie spustením ukážkového dotazu.

Claude

1. Uistite sa, že máte nastavený Node.js a AWS prihlasovacie údaje.
2. Upravte konfiguračný súbor Claude MCP.
3. Vložte konfiguráciu servera:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Claude.
5. Otestujte pripojenie na AWS Athena cez rozhranie Claude.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a nakonfigurujte AWS prihlasovacie údaje.
2. Otvorte nastavenia alebo konfiguračný súbor aplikácie Cursor.
3. Pridajte nasledujúci úryvok:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Overte, že server je dostupný v zozname nástrojov.

Cline

1. Overte inštaláciu Node.js a AWS prihlasovacích údajov.
2. Upravte MCP konfiguráciu v Cline.
3. Vložte:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Otestujte pripojenie spustením ukážkového Athena dotazu.

Zabezpečenie API kľúčov

Na bezpečné uchovávanie citlivých AWS prihlasovacích údajov použite environmentálne premenné.
Príklad konfigurácie so secretmi:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Ako použiť tento MCP vo flow-och

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojením s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorí sa konfiguračný panel. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite “athena” nahradiť skutočným názvom vášho MCP servera a URL zmeniť na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Náš názor

Tento MCP server je zameraný a pripravený na produkčné nasadenie pre dotazovanie AWS Athena SQL s jasným nastavením a bezpečnými postupmi. Chýbajú však šablóny promptov a explicitné zdrojové primitíva a nie je spomenutá podpora sampling či roots, čo obmedzuje jeho skóre z pohľadu univerzálnosti a pokročilých MCP vlastností.

MCP skóre