AWS Athena MCP Sunucusu

“aws-athena” MCP Sunucusu ne yapar?

aws-athena MCP Sunucusu, AI asistanlarının AWS Athena veritabanlarında doğrudan SQL sorguları çalıştırmasını sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. Athena’ya AI destekli iş akışlarını bağlayarak, geliştiricilerin ve AI ajanlarının Amazon S3’te depolanan büyük ölçekli verileri kolayca almasını ve analiz etmesini mümkün kılar. Sunucu, konuşma tabanlı AI ile kurumsal veri altyapısı arasında bir köprü görevi görür ve güçlü veri sorgulama olanaklarını otomatik iş akışlarına, kod üretimine ve akıllı uygulamalara dahil etmeyi kolaylaştırır. Tipik görevler arasında SQL ifadeleri çalıştırmak, sorgu sonuçlarını almak ve veri odaklı içgörüleri geliştirme süreçlerine entegre etmek yer alır; böylece veritabanı işlemleri kolaylaşır ve veri merkezli uygulama geliştirme hızlanır.

Komut Listesi

Mevcut dokümantasyon veya depo dosyalarında açıkça belirtilmiş prompt şablonları yoktur.

Kaynak Listesi

Dokümantasyon veya depo dosyalarında açıkça belirtilmiş kaynak yoktur.

Araç Listesi

• run_query:
  AWS Athena kullanarak bir SQL sorgusu çalıştırır.
  • Parametreler:
    • database: Sorgulanacak Athena veritabanı
    • query: SQL sorgu dizesi
    • maxRows: Döndürülecek maksimum satır sayısı (varsayılan: 1000, maksimum: 10000)
  • Döndürür:
    • Belirtilen zaman aşımı süresinde tamamlanırsa sorgu sonuçlarını döndürür.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• AI Ajanları için Veri Analitiği
  AI asistanlarının Amazon S3’te depolanan büyük veri kümeleri üzerinde analitik SQL sorguları çalıştırmasını sağlar; otomatik veri keşfi ve raporlama imkanı sunar.
• İş Zekası Otomasyonu
  Athena sorgulamasını iş panolarına veya iş akışı otomasyon araçlarına entegre ederek elle müdahale olmadan güncel veri içgörüleri sağlar.
• Veri Odaklı Kod Üretimi
  LLM’lerin canlı veritabanı şemalarına veya Athena sorgularıyla elde edilen örnek verilere dayalı olarak kod üretmesini veya iyileştirmesini sağlar.
• ETL ve Veri Hattı Entegrasyonu
  Sunucuyu veri mühendisliği hatlarında özel SQL sorgularını programatik olarak çalıştırarak veriyi doğrulamak, dönüştürmek veya denetlemek için kullanın.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

1. Node.js’in kurulu olduğundan ve AWS kimlik bilgilerinin yapılandırıldığından emin olun (CLI, ortam değişkenleri veya IAM rolü ile).
2. Windsurf yapılandırma dosyasını bulun.
3. Aşağıdaki JSON parçasını ekleyerek aws-athena MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Örnek bir sorgu deneyerek kurulumu doğrulayın.

Claude

1. Node.js’in ve AWS kimlik bilgilerinin ayarlandığından emin olun.
2. Claude MCP yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Claude arayüzü üzerinden AWS Athena bağlantısını test edin.

Cursor

1. Node.js’i kurun ve AWS kimlik bilgilerini yapılandırın.
2. Cursor’ın ayarlarını veya yapılandırma dosyasını açın.
3. Aşağıdaki parçayı ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun araç listesinde mevcut olduğunu doğrulayın.

Cline

1. Node.js kurulumunu ve AWS kimlik bilgilerini doğrulayın.
2. Cline MCP yapılandırmasını düzenleyin.
3. Şunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Örnek bir Athena sorgusu çalıştırarak bağlantıyı test edin.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma

Hassas AWS kimlik bilgilerini güvenli şekilde saklamak için ortam değişkenlerini kullanın.
Gizli bilgilerle örnek yapılandırma:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirsiniz?

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışa MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “athena"yı kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla değiştirmeyi ve URL’yi kendi MCP sunucunuzun URL’siyle güncellemeyi unutmayın.

Genel Bakış

Görüşümüz

Bu MCP sunucusu, AWS Athena SQL sorgulamaları için odaklanmış ve üretime hazırdır; kurulum ve güvenli uygulamalar nettir. Ancak prompt şablonları ve açık kaynak ilkelere sahip değildir, ayrıca örnekleme veya kök desteği de belirtilmemiştir; bu da çok yönlülük ve gelişmiş MCP özellikleri açısından puanını sınırlar.

MCP Puanı