Voorbeeld S3 MCP Server

Wat doet de “Voorbeeld S3” MCP Server?

De Voorbeeld S3 MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die ontworpen is om AI-assistenten en -agenten te verbinden met data die is opgeslagen in AWS S3-buckets. Door S3-resources als MCP-resources en -tools bloot te stellen, kunnen AI-gedreven workflows bestanden ophalen, beheren en ermee interageren—specifiek PDF-documenten—die in S3 zijn opgeslagen. Dit stelt ontwikkelaars en AI-tools in staat taken uit te voeren zoals het weergeven van buckets, het opsommen van objecten en het ophalen van documenten, wat direct de productiviteit en automatisering vergroot in ontwikkelomgevingen waar toegang tot cloudbestanden vereist is. De server is met name nuttig voor het verrijken van AI-context met externe data en ondersteunt geavanceerde use-cases in documentanalyse, enterprise search, en meer.

Lijst van Prompts

Geen informatie gevonden in de repository over prompt-sjablonen.

Lijst van Resources

• AWS S3 Data (PDF-documenten):
  • Stelt PDF-documenten opgeslagen in AWS S3-buckets bloot als MCP-resources. Deze resources kunnen in de context van een LLM geladen worden voor verdere verwerking of analyse.
  • Ondersteunt tot 1.000 objecten per verzoek.

Lijst van Tools

• ListBuckets
  • Geeft een lijst terug van alle S3-buckets die eigendom zijn van het geauthenticeerde AWS-account.
• ListObjectsV2
  • Haalt tot 1.000 objecten (bestanden) op uit een opgegeven S3-bucket in één verzoek.
• GetObject
  • Downloadt of haalt een specifiek object (zoals een PDF) op uit een opgegeven S3-bucket op basis van key.

Gebruikssituaties van deze MCP Server

• Documentopvraging en Analyse
  • Stelt AI-systemen in staat PDF-documenten uit S3 op te halen en te analyseren voor taken als samenvatting, extractie en classificatie.
• Enterprise-bestandsbeheer
  • Maakt het voor ontwikkelaars mogelijk grote verzamelingen bedrijfsdocumenten opgeslagen in S3 te doorzoeken en beheren via een AI-assistent.
• Geautomatiseerde Rapportage
  • Maakt automatisering van rapportageworkflows mogelijk door ruwe data of rapporten op te halen die in S3 zijn opgeslagen.
• Contextueel Zoeken
  • Ondersteunt geavanceerde zoek- en ophaaloperaties voor bestanden, waardoor contextverrijkte interacties in AI-toepassingen mogelijk worden.
• Data-auditing
  • Assisteert bij auditing en compliance door documenten over S3-buckets heen weer te geven en te benaderen voor controle en archivering.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen specifieke Windsurf-installatie-instructies gevonden.

Claude

1. Vereisten: Installeer de server en zorg dat AWS-gegevens (access key, secret, regio) geconfigureerd zijn met de juiste S3-rechten.
2. Configuratie Lokaliseren:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Voeg MCP Server toe aan Configuratie:
   Voorbeeld voor ontwikkeling/niet-gepubliceerde server:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server",
           "run",
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

   Voorbeeld voor gepubliceerde server:

   {
     "mcpServers": {
       "s3-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "s3-mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Opslaan en Herstarten: Sla het configuratiebestand op en herstart Claude Desktop.
5. Installatie Verifiëren: Controleer of de S3 MCP-server verschijnt in de beschikbare tools.

API-sleutels Beveiligen

Specificeer AWS-gegevens via omgevingsvariabelen of het AWS-gegevensbestand (zie AWS CLI config docs). Voorbeeld:

{
  "env": {
    "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key",
    "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-key",
    "AWS_DEFAULT_REGION": "your-region"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

Geen Cursor-installatie-instructies gevonden.

Cline

Geen Cline-installatie-instructies gevonden.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

{
  "s3-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “s3-mcp-server” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Gebaseerd op de verstrekte informatie en structuur van de repository is de Voorbeeld S3 MCP Server een gefocuste, goed afgebakende MCP-server voor S3-gebaseerde PDF-opvraging en -beheer. Het dekt kern-MCP-principes (resources, tools), biedt duidelijke installatie-instructies voor Claude, en volgt goede praktijken voor beveiliging en licenties. Er ontbreken echter details over prompts, sampling en ondersteuning voor platforms als Windsurf en Cursor.

Ik zou deze MCP-server een 7 uit 10 geven vanwege de duidelijke S3-integratie en het blootstellen van tools/resources, maar met wat ontbrekende documentatie en features voor bredere protocolondersteuning.

MCP Score