AWS Athena MCP Server

Cosa fa il server MCP “aws-athena”?

Il server MCP aws-athena è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che consente agli assistenti AI di eseguire query SQL direttamente sui database AWS Athena. Collegando i flussi di lavoro AI ad Athena, questo server permette a sviluppatori e agenti AI di recuperare e analizzare con facilità grandi moli di dati archiviati in Amazon S3. Il server funge da ponte tra AI conversazionale e infrastruttura dati aziendale, facilitando l’integrazione di robuste interrogazioni dati in flussi di lavoro automatizzati, generazione di codice e applicazioni intelligenti. Le attività tipiche includono l’esecuzione di istruzioni SQL, il recupero dei risultati delle query e l’integrazione di insight data-driven nei processi di sviluppo, semplificando le operazioni sui database e accelerando lo sviluppo di applicazioni centrate sui dati.

Elenco dei Prompt

Nessun template prompt è esplicitamente menzionato nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è elencata nella documentazione o nei file del repository.

Elenco degli Strumenti

• run_query:
  Esegue una query SQL utilizzando AWS Athena.
  • Parametri:
    • database: Il database Athena su cui eseguire la query
    • query: La stringa della query SQL
    • maxRows: Numero massimo di righe da restituire (default: 1000, max: 10000)
  • Restituisce:
    • I risultati della query se completata entro il timeout specificato.

Casi d’uso di questo server MCP

• Analisi dati per agenti AI
  Permetti agli assistenti AI di eseguire query SQL analitiche su grandi dataset archiviati in Amazon S3, abilitando esplorazione automatizzata dei dati e reportistica.
• Automazione della Business Intelligence
  Integra le query Athena in dashboard aziendali o strumenti di automazione dei flussi di lavoro, fornendo insight aggiornati senza intervento manuale.
• Generazione di codice guidata dai dati
  Consenti agli LLM di generare o perfezionare codice basandosi su schemi di database live o dati di esempio recuperati tramite query Athena.
• Integrazione ETL e Data Pipeline
  Usa il server all’interno di pipeline di data engineering per validare, trasformare o controllare i dati eseguendo query SQL personalizzate in modo programmato.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato e le credenziali AWS configurate (tramite CLI, variabili d’ambiente o IAM role).
2. Individua il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il server MCP aws-athena utilizzando il seguente frammento JSON:

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

4. Salva e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione provando una query di esempio.

Claude

1. Assicurati che Node.js e le credenziali AWS siano configurate.
2. Modifica il file di configurazione MCP di Claude.
3. Inserisci la configurazione del server:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Testa la connettività AWS Athena tramite l’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Installa Node.js e configura le credenziali AWS.
2. Apri le impostazioni o il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi il seguente frammento:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Conferma che il server sia disponibile nell’elenco degli strumenti.

Cline

1. Verifica l’installazione di Node.js e delle credenziali AWS.
2. Modifica la configurazione MCP di Cline.
3. Inserisci:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Testa la connessione eseguendo una query di esempio su Athena.

Messa in sicurezza delle chiavi API

Utilizza variabili d’ambiente per archiviare in modo sicuro le credenziali AWS sensibili.
Esempio di configurazione con segreti:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “athena” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Questo server MCP è focalizzato e pronto per la produzione per interrogazioni SQL su AWS Athena, con istruzioni di configurazione chiare e pratiche sicure. Tuttavia, mancano template prompt e primitive di risorsa esplicite, e non viene menzionato il supporto sampling o roots, limitando il punteggio per versatilità e funzionalità MCP avanzate.

MCP Score