Servidor MCP AWS Athena

O que faz o servidor MCP “aws-athena”?

O servidor aws-athena MCP é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) que permite a assistentes de IA executarem consultas SQL diretamente em bancos de dados AWS Athena. Ao conectar fluxos de trabalho movidos por IA ao Athena, este servidor possibilita que desenvolvedores e agentes de IA recuperem e analisem grandes volumes de dados armazenados no Amazon S3 com facilidade. O servidor atua como uma ponte entre IA conversacional e a infraestrutura de dados corporativos, tornando simples a incorporação de consultas robustas de dados em fluxos de trabalho automatizados, geração de código e aplicações inteligentes. As tarefas típicas incluem executar instruções SQL, recuperar resultados de consultas e integrar insights orientados por dados em processos de desenvolvimento, simplificando operações com bancos de dados e acelerando o desenvolvimento de aplicações centradas em dados.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado na documentação ou nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está listado na documentação ou nos arquivos do repositório.

Lista de Ferramentas

• run_query:
  Executa uma consulta SQL usando o AWS Athena.
  • Parâmetros:
    • database: O banco de dados Athena a ser consultado
    • query: A string da consulta SQL
    • maxRows: Número máximo de linhas a retornar (padrão: 1000, máximo: 10000)
  • Retorna:
    • Os resultados da consulta, se ela for concluída dentro do tempo limite especificado.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Análise de Dados para Agentes de IA
  Permite que assistentes de IA executem consultas SQL analíticas em grandes conjuntos de dados armazenados no Amazon S3, viabilizando exploração e relatórios automáticos de dados.
• Automação de Business Intelligence
  Integra consultas Athena em dashboards corporativos ou ferramentas de automação de fluxos, oferecendo insights de dados atualizados sem intervenção manual.
• Geração de Código Orientada por Dados
  Permite que LLMs gerem ou aprimorem código com base em esquemas de banco de dados ao vivo ou dados de exemplo recuperados via consultas Athena.
• Integração com ETL e Pipeline de Dados
  Use o servidor em pipelines de engenharia de dados para validar, transformar ou auditar dados executando consultas SQL personalizadas programaticamente.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o Node.js instalado e as credenciais AWS configuradas (via CLI, variáveis de ambiente ou função IAM).
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o servidor aws-athena MCP usando o seguinte trecho em JSON:

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

4. Salve e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração tentando uma consulta de exemplo.

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js e as credenciais AWS estão configurados.
2. Edite o arquivo de configuração MCP do Claude.
3. Insira a configuração do servidor:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Teste a conectividade do AWS Athena pela interface do Claude.

Cursor

1. Instale o Node.js e configure as credenciais AWS.
2. Abra as configurações ou o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione o seguinte trecho:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Confirme que o servidor está disponível na lista de ferramentas.

Cline

1. Verifique a instalação do Node.js e as credenciais AWS.
2. Edite a configuração MCP do Cline.
3. Insira:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Teste a conexão executando uma consulta de exemplo no Athena.

Protegendo Chaves de API

Use variáveis de ambiente para armazenar com segurança credenciais AWS sensíveis.
Exemplo de configuração com segredos:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Utilizando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “athena” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela sua URL de servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

Este servidor MCP é focado e pronto para produção em consultas SQL no AWS Athena, com configuração clara e práticas seguras. No entanto, carece de templates de prompt e primitivas de recurso explícitas, e não menciona suporte a amostragem ou raízes, limitando sua pontuação em versatilidade e recursos avançados de MCP.

Pontuação MCP