AWS Athena MCP-server

Vad gör “aws-athena” MCP-servern?

aws-athena MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-implementering som gör det möjligt för AI-assistenter att köra SQL-frågor direkt mot AWS Athena-databaser. Genom att koppla AI-drivna arbetsflöden till Athena kan utvecklare och AI-agenter enkelt hämta och analysera storskalig data lagrad i Amazon S3. Servern fungerar som en brygga mellan konversationsbaserad AI och företagsdatainfrastruktur, vilket gör det enkelt att införa robust datafrågeställning i automatiserade arbetsflöden, kodgenerering och intelligenta applikationer. Typiska uppgifter inkluderar att köra SQL-satser, hämta frågeresultat och integrera datadrivna insikter i utvecklingsprocesser, vilket effektiviserar databasarbete och snabbar upp utveckling av datacentrerade applikationer.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i tillgänglig dokumentation eller repository-filer.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas i dokumentationen eller repository-filerna.

Lista över verktyg

• run_query:
  Kör en SQL-fråga med hjälp av AWS Athena.
  • Parametrar:
    • database: Athena-databasen att fråga
    • query: SQL-frågesträngen
    • maxRows: Max antal rader att returnera (standard: 1000, max: 10000)
  • Returnerar:
    • Resultatet av frågan om den slutförs inom angiven timeout.

Användningsområden för denna MCP-server

• Dataanalys för AI-agenter
  Låt AI-assistenter köra analytiska SQL-frågor på stora datamängder i Amazon S3, vilket möjliggör automatiserad datautforskning och rapportering.
• Automatisering av Business Intelligence
  Integrera Athena-frågeställning i affärspaneler eller arbetsflödesautomatisering, och få uppdaterade datainsikter utan manuellt arbete.
• Datadriven kodgenerering
  Gör det möjligt för LLM:er att generera eller förbättra kod baserat på aktuella databasscheman eller exempeldata hämtad via Athena-frågor.
• ETL- och datapipeline-integrering
  Använd servern i dataingenjörsflöden för att validera, transformera eller granska data genom att köra anpassade SQL-frågor programmatiskt.

Hur man sätter upp den

Windsurf

1. Säkerställ att du har Node.js installerat och AWS-uppgifter konfigurerade (via CLI, miljövariabler eller IAM-roll).
2. Lokalisera Windsurf-konfigurationsfilen.
3. Lägg till aws-athena MCP-servern med följande JSON-snippet:

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

4. Spara och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att testa en exempel-fråga.

Claude

1. Säkerställ att Node.js och AWS-uppgifter är inställda.
2. Redigera Claude MCP-konfigurationsfilen.
3. Lägg in serverkonfigurationen:

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

4. Spara ändringar och starta om Claude.
5. Testa AWS Athena-anslutning via Claude-gränssnittet.

Cursor

1. Installera Node.js och konfigurera AWS-uppgifter.
2. Öppna Cursors inställningar eller konfigurationsfil.
3. Lägg till följande snippet:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Bekräfta att servern är tillgänglig i verktygslistan.

Cline

1. Verifiera att Node.js är installerat och AWS-uppgifter finns.
2. Redigera Cline MCP-konfigurationen.
3. Lägg in:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Testa anslutningen genom att köra en testfråga mot Athena.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler för att lagra känsliga AWS-uppgifter på ett säkert sätt.
Exempelkonfiguration med hemligheter:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

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, lägg in dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

{
  "athena": {
    "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 kapaciteter. Kom ihåg att ändra “athena” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

Denna MCP-server är fokuserad och produktionsklar för AWS Athena SQL-frågeställningar, med tydlig installation och säkra arbetssätt. Dock saknas promptmallar och explicita resursprimitiver, och sampling eller roots-stöd nämns inte, vilket begränsar betyget för mångsidighet och avancerade MCP-funktioner.

MCP-betyg