Server MCP Risorse AWS

Cosa fa il Server MCP “Risorse AWS”?

Il Server MCP Risorse AWS è un’implementazione in Python del Model Context Protocol (MCP) che permette agli assistenti AI—come Claude—di interagire direttamente con i servizi AWS tramite boto3. Questo server consente l’esecuzione di codice Python generato per interrogare e gestire le risorse AWS, offrendo potenti operazioni AWS con adeguato sandboxing e containerizzazione. Semplicemente fornendo le tue credenziali AWS, sviluppatori e team Ops possono gestire risorse AWS, effettuare interrogazioni ed eseguire attività di gestione, tutto tramite interfacce AI conversazionali senza configurazioni complesse. Il server è flessibile, supportando sia operazioni di lettura che di scrittura, governate interamente dai permessi del ruolo utente AWS.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è specificato nei file del repository disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è elencata o descritta nei file del repository disponibili.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione esplicita di strumenti (es. query_database, read_write_file, call_api) è elencata nei file del repository disponibili.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Interrogazione Risorse AWS
  Utilizza assistenti AI per interrogare informazioni su risorse AWS (ad esempio istanze EC2, bucket S3, funzioni Lambda) direttamente tramite linguaggio naturale.
• Gestione Risorse AWS
  Esegui operazioni di gestione, come avvio/arresto di istanze EC2 o creazione/modifica di risorse, secondo le tue credenziali AWS.
• Automazione DevOps
  Abilita l’automazione rapida e conversazionale dei task infrastrutturali AWS senza intervenire manualmente su CLI o console.
• Controlli di Sicurezza e Conformità
  Esegui codice ad-hoc per ispezionare risorse AWS in ottica compliance, configurazione dei gruppi di sicurezza o drift di configurazione, sfruttando tutta la potenza di boto3.
• Incident Response e Troubleshooting
  Risolvi incidenti o esegui troubleshooting su ambienti AWS in modo interattivo tramite AI, riducendo i tempi di risposta eseguendo codice diagnostico su richiesta.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Individua l’oggetto mcpServers.
4. Aggiungi il Server MCP Risorse AWS con uno snippet JSON come quello seguente.
5. Salva il file e riavvia Windsurf per applicare le modifiche.

"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"
    }
  }
}

Nota: Proteggi le tue credenziali AWS utilizzando le variabili d’ambiente come mostrato sopra.

Claude

1. Apri le impostazioni di integrazione MCP di Claude.
2. Aggiungi una nuova voce di server MCP.
3. Inserisci il Server MCP Risorse AWS come mostrato di seguito.
4. Salva e riavvia Claude se necessario.

"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"
    }
  }
}

Nota: Usa variabili d’ambiente per le credenziali sensibili.

Cursor

1. Installa Node.js se non è già presente.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor per includere il server MCP.
3. Inserisci la seguente configurazione.
4. Salva le modifiche e riavvia 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. Assicurati che Cline sia configurato con Node.js.
2. Apri il file di configurazione.
3. Aggiungi il server MCP come mostrato.
4. Salva e riavvia l’ambiente.

"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"
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API:
Usa sempre variabili d’ambiente per passare le chiavi sensibili.
Esempio:

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

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Uso del MCP in FlowHunt

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

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

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento accedendo a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “aws-resources” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Tra le informazioni disponibili e le sezioni mancanti (nessuno strumento esplicito, risorse o template di prompt), questo server MCP raggiunge un caso d’uso base ma prezioso per l’automazione AWS, ma avrebbe bisogno di maggiore documentazione e funzionalità MCP esplicite per ottenere un punteggio più alto.

La nostra opinione

Considerate le funzionalità e la documentazione disponibili, questo server MCP è funzionale e mira a un uso chiaro (automazione AWS tramite AI conversazionale), ma manca di features MCP standard esplicite come template di prompt, definizioni di risorse o schemi di strumenti. È diretto per utenti avanzati, ma potrebbe beneficiare di maggior chiarezza sulle capacità e la sicurezza per una più ampia adozione.
Punteggio: 5/10

Punteggio MCP