Vad gör “AWS Resources” MCP Server?

AWS Resources MCP Server är en Python-baserad implementation av Model Context Protocol (MCP) som möjliggör för AI-assistenter—som Claude—att interagera direkt med AWS-tjänster via boto3. Denna server låter dig köra genererad Python-kod för att fråga och hantera AWS-resurser, och erbjuder kraftfulla AWS-operationer med lämplig sandlådeisolering och containerisering. Genom att helt enkelt ange dina AWS-referenser kan utvecklare och Ops-team hantera AWS-resurser, utföra frågor och köra hanteringsuppgifter, allt via konversationsbaserade AI-gränssnitt utan komplexa installationer. Servern är flexibel och stödjer både läs- och skrivoperationer, helt styrda av rättigheterna för din AWS-användarroll.

Lista över Prompter

Inga promptmallar är angivna i de tillgängliga repository-filerna.

Lista över Resurser

Inga explicita MCP-resurser listas eller beskrivs i de tillgängliga repository-filerna.

Lista över Verktyg

Inga explicita verktygsdefinitioner (t.ex. query_database, read_write_file, call_api) listas i de tillgängliga repository-filerna.

Användningsområden för denna MCP Server

• AWS-resursfrågning
  Använd AI-assistenter för att fråga information om AWS-resurser (t.ex. EC2-instanser, S3-buckets, Lambda-funktioner) direkt med naturligt språk.
• AWS-resurshantering
  Utför hanteringsåtgärder, såsom att starta/stoppa EC2-instanser eller skapa/ändra resurser, enligt dina AWS-referenser.
• DevOps-automation
  Möjliggör snabb, konversationsbaserad automation av AWS-infrastrukturuppgifter utan manuellt CLI- eller konsolarbete.
• Säkerhets- och efterlevnadskontroller
  Kör ad hoc-kod för att inspektera AWS-resurser för efterlevnad, säkerhetsgruppsinställningar eller konfigurationsdrift, med full kraft av boto3.
• Incidenthantering och felsökning
  Lös incidenter eller felsök AWS-miljöer interaktivt via AI, och minska reaktionstiden genom att köra diagnostisk kod vid behov.

Så här ställer du in det

Windsurf

1. Se till att Node.js är installerat.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lokalisera objektet mcpServers.
4. Lägg till AWS Resources MCP Server med ett JSON-utdrag som nedan.
5. Spara filen och starta om Windsurf för att tillämpa ändringarna.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Obs: Skydda dina AWS-referenser genom att använda miljövariabler som visas ovan.

Claude

1. Öppna Claudes MCP-integrationsinställningar.
2. Lägg till en ny MCP-serverpost.
3. Ange AWS Resources MCP Server enligt nedan.
4. Spara och starta om Claude vid behov.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Obs: Använd miljövariabler för känsliga referenser.

Cursor

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Redigera Cursors konfigurationsfil för att inkludera MCP-servern.
3. Infoga följande konfiguration.
4. Spara ändringarna och starta om Cursor.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Cline

1. Se till att Cline är uppsatt med Node.js.
2. Öppna din konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP-servern enligt nedan.
4. Spara och starta om din miljö.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Säkra API-nycklar:
Använd alltid miljövariabler för att skicka känsliga nycklar.
Exempel:

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
}

Så här använder du 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, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “aws-resources” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server URL.

Översikt

Utifrån den tillgängliga informationen och de saknade sektionerna (inga explicita verktyg, resurser eller promptmallar) når denna MCP-server ett grundläggande men värdefullt användningsfall för AWS-automation, men skulle behöva mer dokumentation och explicita MCP-funktioner för att nå högre poäng.

Vår bedömning

Givet de tillgängliga funktionerna och dokumentationen är denna MCP-server funktionell och riktar in sig på ett tydligt användningsområde (AWS-automation via konversations-AI), men saknar explicita MCP-standardfunktioner som promptmallar, resursdefinitioner eller verktygsscheman. Den är lättanvänd för avancerade användare, men skulle vinna på ökad tydlighet kring kapabiliteter och säkerhet för bredare användning.
Poäng: 5/10

MCP Score