Máy chủ MCP Tài nguyên AWS

Máy chủ MCP “AWS Resources” làm gì?

Máy chủ MCP Tài nguyên AWS là một triển khai dựa trên Python của Model Context Protocol (MCP) cho phép các trợ lý AI—như Claude—tương tác trực tiếp với các dịch vụ AWS thông qua boto3. Máy chủ này cho phép thực thi mã Python được sinh ra để truy vấn và quản lý tài nguyên AWS, cung cấp các thao tác AWS mạnh mẽ với khả năng sandbox và container hoá phù hợp. Chỉ cần truyền thông tin xác thực AWS của bạn, các nhà phát triển và đội Ops có thể quản lý tài nguyên, thực hiện truy vấn và thao tác quản trị AWS—all thông qua giao diện AI hội thoại mà không cần cài đặt phức tạp. Máy chủ rất linh hoạt, hỗ trợ cả thao tác đọc và ghi, và hoàn toàn bị kiểm soát bởi quyền của người dùng vai trò AWS của bạn.

Danh sách Prompt

Không có prompt mẫu nào được chỉ định trong các tệp kho lưu trữ hiện có.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được liệt kê hoặc mô tả trong các tệp kho lưu trữ hiện có.

Danh sách Công cụ

Không có định nghĩa công cụ nào rõ ràng (vd: query_database, read_write_file, call_api) được liệt kê trong các tệp kho lưu trữ hiện có.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Truy vấn tài nguyên AWS
  Sử dụng trợ lý AI để truy vấn thông tin về các tài nguyên AWS (vd: phiên bản EC2, bucket S3, hàm Lambda) trực tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Quản lý tài nguyên AWS
  Thực hiện các thao tác quản lý như khởi động/dừng EC2 hoặc tạo/thay đổi tài nguyên, tuỳ thuộc vào quyền AWS của bạn.
• Tự động hoá DevOps
  Tự động hoá nhanh chóng các tác vụ hạ tầng AWS qua hội thoại mà không cần CLI hay thao tác thủ công trên console.
• Kiểm tra bảo mật và tuân thủ
  Chạy mã kiểm tra ad-hoc để rà soát tài nguyên AWS về tuân thủ, cấu hình security group hoặc phát hiện drift, tận dụng tối đa năng lực của boto3.
• Xử lý sự cố và phản ứng sự kiện
  Giải quyết sự cố hoặc khắc phục môi trường AWS một cách tương tác qua AI, giảm thời gian phản hồi bằng cách chạy mã chẩn đoán ngay khi cần.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Mở file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Xác định đối tượng mcpServers.
4. Thêm Máy chủ MCP Tài nguyên AWS với đoạn JSON như dưới đây.
5. Lưu file và khởi động lại Windsurf để áp dụng thay đổi.

"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"
    }
  }
}

Lưu ý: Bảo vệ thông tin xác thực AWS của bạn bằng biến môi trường như ví dụ trên.

Claude

1. Mở phần cài đặt tích hợp MCP của Claude.
2. Thêm một mục MCP server mới.
3. Nhập Máy chủ MCP Tài nguyên AWS như bên dưới.
4. Lưu và khởi động lại Claude nếu cần thiết.

"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"
    }
  }
}

Lưu ý: Sử dụng biến môi trường cho thông tin xác thực nhạy cảm.

Cursor

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Sửa file cấu hình của Cursor để thêm MCP server.
3. Chèn cấu hình sau vào.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại 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. Đảm bảo Cline đã được cài đặt cùng Node.js.
2. Mở file cấu hình của bạn.
3. Thêm MCP server như ví dụ dưới đây.
4. Lưu và khởi động lại môi trường của bạn.

"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"
    }
  }
}

Bảo vệ API Key:
Luôn sử dụng biến môi trường để truyền khoá nhạy cảm.
Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các MCP server vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Ở phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI của bạn có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Nhớ đổi “aws-resources” thành tên thực tế của MCP server bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Với thông tin có sẵn và các phần bị thiếu (không có công cụ, tài nguyên hay prompt mẫu rõ ràng), MCP server này đáp ứng một trường hợp sử dụng cơ bản nhưng giá trị cho tự động hóa AWS, tuy nhiên sẽ cần thêm tài liệu và các đặc trưng MCP rõ ràng để đạt điểm cao hơn.

Ý kiến của chúng tôi

Xét về tính năng và tài liệu, MCP server này hoạt động được và hướng tới một trường hợp sử dụng rõ ràng (tự động hoá AWS qua AI hội thoại), nhưng thiếu các đặc trưng tiêu chuẩn MCP như prompt mẫu, định nghĩa tài nguyên hay schema công cụ. Dễ dùng cho người dùng nâng cao, tuy nhiên sẽ tốt hơn nếu có thêm hướng dẫn về khả năng và bảo mật để phổ biến rộng rãi hơn.
Điểm: 5/10

Điểm MCP