Servidor AWS MCP

O que faz o Servidor “AWS” MCP?

O Servidor AWS MCP é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para operações em recursos AWS, com suporte específico para S3 e DynamoDB. Ele atua como uma ponte que permite que assistentes de IA interajam programaticamente com os serviços AWS, possibilitando tarefas como criar e gerenciar buckets S3, fazer upload de arquivos e manipular tabelas DynamoDB. Ao expor essas operações AWS como ferramentas MCP, o Servidor AWS MCP aprimora fluxos de desenvolvimento e permite que agentes de IA automatizem o gerenciamento de recursos em nuvem, realizem consultas em banco de dados, gerenciem armazenamento de arquivos e auditem ações. Todas as operações são registradas automaticamente e acessíveis via um endpoint de recurso de auditoria dedicado, garantindo rastreabilidade e segurança em fluxos de trabalho baseados em nuvem.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt foi mencionado na documentação disponível.

Lista de Recursos

• audit://aws-operations
  Todas as operações AWS realizadas via o servidor são automaticamente registradas e acessíveis por este endpoint de recurso de auditoria. Isso fornece rastreabilidade e responsabilidade pelas ações realizadas em recursos AWS.

Nenhum outro recurso foi documentado.

Operações S3

• s3_bucket_create
  Criar um novo bucket S3.
• s3_bucket_list
  Listar todos os buckets S3 na conta.
• s3_bucket_delete
  Excluir um bucket S3 existente.
• s3_object_upload
  Fazer upload de um objeto (arquivo) para um bucket S3 especificado.
• s3_object_delete
  Excluir um objeto de um bucket S3 especificado.
• s3_object_list
  Listar todos os objetos em um bucket S3.
• s3_object_read
  Ler o conteúdo de um objeto armazenado no S3.

Operações DynamoDB

• dynamodb_table_create
  Criar uma nova tabela DynamoDB.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento Automatizado de Armazenamento em Nuvem
  Desenvolvedores podem criar, listar e excluir buckets S3 programaticamente, automatizar uploads e downloads de arquivos e gerenciar o armazenamento em nuvem sem intervenção manual.

• Provisionamento de Tabelas de Banco de Dados
  Assistentes de IA podem criar tabelas DynamoDB como parte da configuração automatizada de infraestrutura ou fluxos de testes, agilizando o provisionamento de banco de dados.

• Automação de Gerenciamento de Arquivos
  Automatize o upload, leitura e exclusão de arquivos no S3, possibilitando casos de uso como backup, ingestão de dados e gestão de documentos.

• Rastreamento de Auditoria e Conformidade
  Todas as operações são registradas em um recurso de auditoria, suportando requisitos de conformidade e fornecendo uma trilha de atividades acessível para revisão.

• Integração com Workflows Orientados por IA
  Ao conectar com agentes de IA, fluxos complexos em nuvem (como pipelines de processamento de dados) podem ser gerenciados e disparados programaticamente.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração disponível para Windsurf na documentação.

Claude

1. Pré-requisitos:

   • Instale o aplicativo desktop Claude.
   • Certifique-se de ter Node.js e uv instalados.
   • Configure as credenciais AWS (via variáveis de ambiente ou AWS CLI).

2. Clone o Repositório:

   • Clone este repositório para sua máquina local.

3. Configure as Credenciais AWS:

   • Variáveis de ambiente:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (padrão: us-east-1)
   • Ou configure usando o AWS CLI (aws configure).

4. Edite a Configuração do Claude:

   • Localize seu arquivo claude_desktop_config.json:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Adicione o seguinte em mcpServers:

     "mcpServers": {
       "mcp-server-aws": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/repo/mcp-server-aws",
           "run",
           "mcp-server-aws"
         ]
       }
     }
     

5. Reinicie o Claude:

   • Salve a configuração e reinicie o aplicativo Claude.
   • Teste pedindo ao Claude para realizar uma operação S3 ou DynamoDB.

Exemplo de Proteção de Chaves de API

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "sua-access-key",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "seu-secret-key",
  "AWS_REGION": "us-east-1"
}

Cursor

Nenhuma instrução de configuração disponível para Cursor na documentação.

Cline

Nenhuma instrução de configuração disponível para Cline na documentação.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mcp-server-aws": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após configurado, o agente de IA estará apto a usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de mudar “mcp-server-aws” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Servidor AWS MCP oferece integração robusta com AWS com foco claro em operações S3 e DynamoDB, além de registro de auditoria apropriado. No entanto, falta documentação para modelos de prompt, diversidade de recursos e instruções detalhadas de configuração para plataformas além do Claude. A presença de licença, estrelas e forks, além do suporte a ferramentas principais, faz dele um servidor comunitário sólido, mas a documentação limitada para recursos avançados do MCP (como Sampling e Roots) impede uma pontuação perfeita.

Pontuação MCP

Avaliação geral: 7/10
Este servidor é prático e amigável para desenvolvedores na automação AWS, mas se beneficiaria de documentação expandida e suporte a recursos MCP mais ricos.