AWS 资源 MCP 的 AI 代理
使用 AWS Resources MCP 服务器 AI 代理，无缝查询和管理您的 AWS 资源。可在安全、容器化环境中即时执行自定义 Python（boto3）代码——直接通过 Docker，无需本地配置或复杂的入门流程。让 DevOps 团队自动化 AWS 操作、排查问题，并可从任何平台安全访问实时云数据。
即时 AWS 资源查询与管理
无需编写基础架构代码或手动配置，即可在您的 AWS 账户上实时运行动态 Python boto3 查询或管理命令。AI 代理利用基于 Docker 的隔离，安全、可扩展并安全地访问您的 AWS 资源，支持根据 IAM 权限进行查询和修改操作。
- 通用 AWS 访问.
- 使用 Python 代码片段查询包括 S3、CodePipeline、DynamoDB 等在内的任意 AWS 资源。
- 原生支持 Python & Boto3.
- 直接编写并执行 Python 代码——无需 Node.js 或本地环境，非常适合 Python 开发者。
- Docker 化部署.
- 安全运行于 Docker 容器中——无需 Git 克隆或手动依赖管理。
- 基于角色的权限.
- 所有操作均由您现有的 AWS IAM 角色控制，无需额外权限申请。
安全、沙箱化执行
在严格沙箱环境中执行 AWS 管理脚本，支持高级代码校验、受限导入及安全结果序列化。内置 AST 代码分析和 Docker 隔离，助您放心自动化强大云操作。
- 高级安全性.
- 基于 AST 的代码分析和受限内置函数，保证代码安全运行，防止未授权访问。
- 全面错误处理.
- 强大的错误报告与 AWS 专属对象、时间的 JSON 序列化能力。
- 沙箱隔离环境.
- 所有代码均在受限、隔离的 Docker 容器中运行，保障极致安全。
灵活集成与便捷部署
只需一条 Docker 命令或通过 Smithery，即可部署 AWS Resources MCP 服务器，支持所有主流 Linux 平台。通过环境变量或 AWS 配置文件轻松连接，便于与现有工作流及 Claude Desktop 等工具无缝集成。
- 一条命令即启 Docker.
- 通过 Docker 即刻拉取并运行服务器，也可本地编译适配您的平台。
- 跨平台支持.
- 兼容 Linux/amd64、arm64、arm/v7——适合云端与边缘部署。
- Smithery 与 Claude Desktop 集成.
- 通过 Smithery 实现自动化部署，或直接与 Claude Desktop 集成，打造 AI 驱动的 AWS 工作流。
MCP 集成
可用的 AWS 资源 MCP 集成工具
以下工具作为 AWS 资源 MCP 集成的一部分可用：
- aws_resources_query_or_modify
执行 Python boto3 代码片段以查询或修改 AWS 资源。代码必须设置包含查询结果或修改结果的 result 变量。
用 MCP 服务器强力驱动您的 AWS 管理
通过安全、沙箱化的 Python 代码，轻松查询和管理 AWS 资源——无论是通过 Docker 还是 Smithery，几分钟即可上手，无需繁琐配置，助力运维灵活直连 AWS。
什么是 MCP Server AWS Resources Python
MCP Server AWS Resources Python 由 Bary Huang 开发，是一个基于 Python 的模型上下文协议（MCP）服务器，允许用户——尤其是 Claude 等 AI 模型，使用 boto3 执行 Python 代码以查询和管理 AWS 资源。该服务器旨在实现无缝集成，提供安全、沙箱化和容器化的运行环境。用户可直接与所有 AWS 服务交互，实现强大的云资源管理和 DevOps 自动化。服务器无需复杂本地配置——只需提供 AWS 凭证即可以编程方式操作 AWS 基础设施。权限由用户的 AWS 角色决定，支持读写操作。
能力
MCP Server AWS Resources Python 能做什么
MCP Server AWS Resources Python 通过编程化、AI 驱动的代码执行，支持广泛的 AWS 管理与自动化任务，让用户大规模且高灵活性地与 AWS 服务交互。
- 查询 AWS 资源
- 使用 boto3 从 EC2、S3、Lambda 等 AWS 服务检索信息。
- 自动化 DevOps 任务
- 执行脚本自动化资源配置、部署与监控流程。
- 编程式资源管理
- 通过代码创建、更新或删除 AWS 资源，简化基础设施管理。
- 与 AI 代理集成
- 让 AI 模型自主理解、查询和管理 AWS 环境。
- 安全沙箱化执行
- 代码运行在隔离、容器化环境中，保障操作安全。
什么是 MCP Server AWS Resources Python
使用 MCP Server AWS Resources Python 的 AI 代理可动态与 AWS 环境交互，实现基础设施自动化管理、运维优化和对变化或事件的快速响应。这实现了真正智能、自我管理的云系统，同时保证安全的执行环境。