AWS MCP-server

Vad gör “AWS” MCP-servern?

AWS MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-serverimplementation utformad för hantering av AWS-resurser, med särskilt stöd för S3 och DynamoDB. Den fungerar som en brygga som gör det möjligt för AI-assistenter att interagera programmatiskt med AWS-tjänster, så som att skapa och hantera S3-buckets, ladda upp filer och manipulera DynamoDB-tabeller. Genom att exponera dessa AWS-operationer som MCP-verktyg förbättrar AWS MCP-servern utvecklingsflöden och gör det möjligt för AI-agenter att automatisera molnresurshantering, utföra databasfrågor, hantera filhantering och logga åtgärder. Alla operationer loggas automatiskt och är åtkomliga via en särskild revisionsresurs, vilket säkerställer spårbarhet och säkerhet i molnbaserade arbetsflöden.

Lista över Prompts

Inga promptmallar nämndes i tillgänglig dokumentation.

Lista över resurser

• audit://aws-operations
  Alla AWS-operationer som utförs via servern loggas automatiskt och är åtkomliga via denna revisionsresurs. Detta ger spårbarhet och ansvar för åtgärder på AWS-resurser.

Inga andra resurser dokumenterade.

S3-operationer

• s3_bucket_create
  Skapa en ny S3-bucket.
• s3_bucket_list
  Lista alla S3-buckets på kontot.
• s3_bucket_delete
  Radera en befintlig S3-bucket.
• s3_object_upload
  Ladda upp ett objekt (fil) till en specificerad S3-bucket.
• s3_object_delete
  Radera ett objekt från en specificerad S3-bucket.
• s3_object_list
  Lista alla objekt i en given S3-bucket.
• s3_object_read
  Läs innehållet i ett objekt lagrat i S3.

DynamoDB-operationer

• dynamodb_table_create
  Skapa en ny DynamoDB-tabell.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad molnlagringshantering
  Utvecklare kan programmatiskt skapa, lista och radera S3-buckets, automatisera uppladdning och nedladdning av filer samt hantera molnlagring utan manuell inblandning.

• Databastabell-provisionering
  AI-assistenter kan skapa DynamoDB-tabeller som del av automatiserad infrastrukturuppsättning eller testflöden, vilket effektiviserar tabellskapande.

• Filhanteringsautomation
  Automatisera uppladdning, läsning och radering av filer i S3, vilket möjliggör användningsfall som backup, dataintag och dokumenthantering.

• Revision och efterlevnadsspårning
  Alla operationer loggas till en revisionsresurs, vilket stöder efterlevnadskrav och ger en tillgänglig aktivitetslogg för granskning.

• Integration med AI-drivna arbetsflöden
  Genom att koppla till AI-agenter kan komplexa molnflöden (som databehandlingspipelines) hanteras och triggas programmatiskt.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Windsurf i dokumentationen.

Claude

1. Förutsättningar:

   • Installera Claude desktop-appen.
   • Säkerställ att du har Node.js och uv installerat.
   • Ställ in AWS-autentiseringsuppgifter (via miljövariabler eller AWS CLI).

2. Klona repot:

   • Klona detta repo till din lokala maskin.

3. Konfigurera AWS-autentiseringsuppgifter:

   • Miljövariabler:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (standard är us-east-1)
   • Eller konfigurera via AWS CLI (aws configure).

4. Redigera Claude-konfiguration:

   • Leta upp din fil claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Lägg till följande under mcpServers:

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

5. Starta om Claude:

   • Spara konfigurationen och starta om Claude-appen.
   • Testa genom att be Claude utföra en S3- eller DynamoDB-operation.

Exempel på säker hantering av API-nycklar

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "din-access-nyckel",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "din-secret-nyckel",
  "AWS_REGION": "us-east-1"
}

Cursor

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Cursor i dokumentationen.

Cline

Inga installationsinstruktioner tillgängliga för Cline i dokumentationen.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serverdetaljer i följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “mcp-server-aws” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår bedömning

AWS MCP-servern erbjuder robust AWS-integration med tydligt fokus på S3- och DynamoDB-operationer samt korrekt revisionsloggning. Dock saknas dokumentation för promptmallar, resursmångfald och detaljerade installationsinstruktioner för plattformar utöver Claude. Förekomst av licens, stjärnor och forks samt kärnstödet för verktyg gör detta till en solid community-server, men begränsad dokumentation för avancerade MCP-funktioner (som Sampling och Roots) håller tillbaka från en toppbetyg.

MCP-betyg

Totalbetyg: 7/10
Denna server är praktisk och utvecklarvänlig för AWS-automation men skulle gynnas av utökad dokumentation och rikare stöd för MCP-funktioner.