Exempelserven för S3 MCP

Vad gör “Sample S3” MCP-servern?

Exempelserven för S3 MCP är en implementation av Model Context Protocol (MCP) utformad för att koppla AI-assistenter och agenter till data lagrad i AWS S3-buckets. Genom att exponera S3-resurser som MCP-resurser och verktyg möjliggör den AI-drivna arbetsflöden att hämta, hantera och interagera med filer—specifikt PDF-dokument—lagrade i S3. Detta ger utvecklare och AI-verktyg möjlighet att utföra uppgifter som att lista buckets, enumerera objekt och hämta dokument, vilket direkt förbättrar produktiviteten och automationen i utvecklingsmiljöer som kräver åtkomst till molnbaserade filer. Servern är särskilt användbar för att berika AI-kontext med extern data och stödjer avancerade användningsfall inom dokumentanalys, företagssökning med mera.

Lista över Prompts

Ingen information hittades i repositoriet gällande promptmallar.

Lista över Resurser

• AWS S3-data (PDF-dokument):
  • Exponerar PDF-dokument lagrade i AWS S3-buckets som MCP-resurser. Dessa resurser kan laddas in i en LLM:s kontext för vidare bearbetning eller analys.
  • Stödjer upp till 1 000 objekt per förfrågan.

Lista över Verktyg

• ListBuckets
  • Returnerar en lista över alla S3-buckets som ägs av det autentiserade AWS-kontot.
• ListObjectsV2
  • Hämtar upp till 1 000 objekt (filer) från en angiven S3-bucket i en enda förfrågan.
• GetObject
  • Laddar ner eller hämtar ett specifikt objekt (såsom en PDF) från en angiven S3-bucket via nyckel.

Användningsområden för denna MCP-server

• Dokumenthämtning och analys
  • Möjliggör för AI-system att hämta och analysera PDF-dokument från S3 för uppgifter som summering, extraktion och klassificering.
• Företagsfilhantering
  • Gör det möjligt för utvecklare att bläddra och hantera stora samlingar företagsdokument lagrade i S3 via en AI-assistent.
• Automatiserad rapportering
  • Underlättar automatisering av rapportgenereringsflöden genom att hämta rådata eller rapporter lagrade i S3.
• Kontextuell sökning
  • Stödjer avancerade sök- och hämtoperationer för filer, vilket möjliggör kontextanrikade interaktioner i AI-drivna applikationer.
• Datarevision
  • Hjälper vid revision och efterlevnad genom att lista och komma åt dokument över S3-buckets för granskning och dokumentation.

Så här sätter du upp den

Windsurf

Inga specifika Windsurf-installationsinstruktioner hittades.

Claude

1. Förutsättningar: Installera servern och säkerställ att AWS-uppgifter (access key, secret, region) är konfigurerade med lämpliga S3-behörigheter.
2. Lokalisera konfiguration:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Lägg till MCP-server i konfigurationen:
   Exempel för utveckling/ej publicerad server:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server",
           "run",
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

   Exempel för publicerad server:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om: Spara konfigurationsfilen och starta om Claude Desktop.
5. Verifiera installationen: Kontrollera att S3 MCP-servern syns i verktygslistan.

Säkra API-nycklar

Ange AWS-uppgifter som miljövariabler eller i AWS credentials-filen (se AWS CLI config docs). Exempel:

{
  "env": {
    "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key",
    "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-key",
    "AWS_DEFAULT_REGION": "your-region"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

Inga Cursor-installationsinstruktioner hittades.

Cline

Inga Cline-installationsinstruktioner hittades.

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 anger du din MCP-servers information med detta JSON-format:

{
  "s3-mcp-server": {
    "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 byta ut “s3-mcp-server” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på den information som tillhandahållits och strukturen på repositoriet är Exempelserven för S3 MCP en fokuserad, välavgränsad MCP-server för S3-baserad PDF-hämtning och hantering. Den täcker kärnprimitiver för MCP (resurser, verktyg), erbjuder tydliga installationsinstruktioner för Claude och följer god praxis för säkerhet och licensiering. Dock saknas detaljer kring prompts, sampling och stöd för plattformar som Windsurf och Cursor.

Jag skulle ge denna MCP-server 7 av 10 tack vare dess tydliga S3-integration och exponering av verktyg/resurser, men med vissa brister i dokumentation och funktioner för bredare protokollstöd.

MCP-betyg