Przykładowy serwer S3 MCP

Do czego służy serwer “Sample S3” MCP?

Przykładowy serwer S3 MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do łączenia asystentów i agentów AI z danymi przechowywanymi w zasobnikach AWS S3. Udostępniając zasoby S3 jako zasoby i narzędzia MCP, umożliwia workflow AI pobieranie, zarządzanie i interakcję z plikami — szczególnie dokumentami PDF — przechowywanymi w S3. To pozwala deweloperom i narzędziom AI wykonywać takie zadania jak listowanie zasobników, wyliczanie obiektów i pobieranie dokumentów, bezpośrednio zwiększając produktywność i automatyzację w środowiskach wymagających dostępu do plików w chmurze. Serwer jest szczególnie przydatny do wzbogacania kontekstu AI danymi zewnętrznymi, wspierając zaawansowane przypadki użycia, takie jak analiza dokumentów, wyszukiwanie korporacyjne i inne.

Lista promptów

Nie znaleziono informacji w repozytorium dotyczących szablonów promptów.

Lista zasobów

• Dane AWS S3 (dokumenty PDF):
  • Udostępnia dokumenty PDF przechowywane w zasobnikach AWS S3 jako zasoby MCP. Zasoby te mogą być ładowane do kontekstu LLM w celu dalszego przetwarzania lub analizy.
  • Obsługuje do 1000 obiektów na żądanie.

Lista narzędzi

• ListBuckets
  • Zwraca listę wszystkich zasobników S3 należących do uwierzytelnionego konta AWS.
• ListObjectsV2
  • Pobiera do 1000 obiektów (plików) ze wskazanego zasobnika S3 w jednym żądaniu.
• GetObject
  • Pobiera lub ściąga określony obiekt (np. PDF) z danego zasobnika S3 na podstawie klucza.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Pobieranie i analiza dokumentów
  • Umożliwia systemom AI pobieranie i analizę dokumentów PDF z S3 w celu zadań takich jak podsumowanie, ekstrakcja i klasyfikacja.
• Zarządzanie plikami w przedsiębiorstwie
  • Pozwala deweloperom przeglądać i zarządzać dużymi zbiorami firmowych dokumentów przechowywanych w S3 za pośrednictwem asystenta AI.
• Automatyczne raportowanie
  • Ułatwia automatyzację generowania raportów poprzez pobieranie surowych danych lub raportów przechowywanych w S3.
• Wyszukiwanie kontekstowe
  • Wspiera zaawansowane operacje wyszukiwania i pobierania plików, umożliwiając interakcje wzbogacone o kontekst w aplikacjach napędzanych AI.
• Audyt danych
  • Pomaga w audycie i zgodności poprzez listowanie i dostęp do dokumentów w zasobnikach S3 w celu przeglądu i prowadzenia rejestrów.

Jak skonfigurować

Windsurf

Nie znaleziono szczegółowych instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj serwer i upewnij się, że dane uwierzytelniające AWS (access key, secret, region) są skonfigurowane z odpowiednimi uprawnieniami S3.
2. Zlokalizuj konfigurację:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Dodaj serwer MCP do konfiguracji:
   Przykład dla serwera deweloperskiego/nieopublikowanego:

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

   Przykład dla serwera opublikowanego:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie: Zapisz plik konfiguracyjny i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Weryfikacja konfiguracji: Upewnij się, że serwer S3 MCP pojawia się na liście dostępnych narzędzi.

Zabezpieczanie kluczy API

Określ dane uwierzytelniające AWS za pomocą zmiennych środowiskowych lub pliku z danymi uwierzytelniającymi AWS (zobacz dokumentację konfiguracji AWS CLI). Przykład:

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

Cursor

Nie znaleziono instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

Nie znaleziono instrukcji konfiguracji dla Cline.

Jak używać tego MCP w flow

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie miał dostęp do tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “s3-mcp-server” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i zamienić URL na adres swojego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostarczonych informacji oraz struktury repozytorium, przykładowy serwer S3 MCP to skoncentrowany, dobrze zakreslony serwer MCP do pobierania i zarządzania PDF z S3. Obejmuje podstawowe prymitywy MCP (zasoby, narzędzia), zawiera jasne instrukcje instalacji dla Claude i stosuje dobre praktyki w zakresie bezpieczeństwa i licencjonowania. Brakuje jednak szczegółów dotyczących promptów, samplowania oraz wsparcia dla platform takich jak Windsurf i Cursor.

Oceniam ten serwer MCP na 7 na 10 za przejrzystą integrację z S3 i udostępnienie narzędzi/zasobów, ale z brakami w dokumentacji i funkcjonalnościach dla szerszego pokrycia protokołu.

Ocena MCP