Этот MCP позволяет LLM взаимодействовать с AWS S3 и предоставляет функции для перечисления корзин, перечисления объектов и безопасного и эффективного извлечения объектов.
Добавлено:
Создано:
Apr 13 2025
Этот MCP позволяет LLM взаимодействовать с AWS S3 и предоставляет функции для перечисления корзин, перечисления объектов и безопасного и эффективного извлечения объектов.
Добавлено:
Created by:
Apr 13 2025
Yuichi Kojima
Рекомендуемые
Что такое AWS S3 MCP?
Сервер AWS S3 MCP (Протокол Контекста Модели) обеспечивает бесшовное взаимодействие между крупными языковыми моделями и хранилищем AWS S3. Он предлагает функциональные возможности, такие как перечисление доступных S3 корзин, перечисление объектов в конкретных корзинах и получение содержимого объектов для анализа или обработки. Созданный с помощью TypeScript и MCP SDK, он обеспечивает стандартизированный и безопасный метод интеграции операций S3 в рабочие процессы ИИ. Пользователи могут настраивать доступ через переменные окружения или Docker и использовать такие инструменты, как list-buckets, list-objects и get-object для программного управления ресурсами S3. Сервер подходит для разработчиков, научных сотрудников и интеграторов платформы ИИ, стремящихся автоматизировать задачи управления хранением в своих ИИ приложениях.
Кто будет использовать AWS S3 MCP?
- Разработчики
- Научные сотрудники
- Интеграторы платформ ИИ
Как использовать AWS S3 MCP?
- Шаг 1: Настройте учетные данные AWS и переменные окружения
- Шаг 2: Установите сервер MCP через npm, Docker или соберите из исходников
- Шаг 3: Запустите сервер локально или как контейнер Docker
- Шаг 4: Подключите сервер MCP к вашему LLM или платформе ИИ
- Шаг 5: Используйте доступные инструменты, такие как list-buckets, list-objects и get-object для взаимодействий с S3
Ключевые Особенности и Преимущества AWS S3 MCP
Основные функции
- list-buckets
- list-objects
- get-object
Преимущества
- Безопасный и стандартизированный доступ к AWS S3 для LLM
- Автоматизирует управление S3 корзинами и объектами
- Поддерживает настройку через переменные окружения или Docker
- Совместим с рабочими процессами ИИ для извлечения и анализа данных
Основные Сценарии Использования и Приложения AWS S3 MCP
- Автоматизированное управление корзинами S3 и объектами в приложениях ИИ
- Извлечение и суммирование документов, хранящихся в S3 для задач NLP
- Интеграция управления данными S3 в конвейеры анализа данных с использованием ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о AWS S3 MCP
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Демо-проект, демонстрирующий интеграцию протокола MCP с Azure OpenAI для бесшовного взаимодействия с AI-приложениями.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Динамичный MCP-сервер, упрощающий взаимодействие с API Etherscan для получения блокчейн-данных.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Облачное хранилище
Сервер, позволяющий ИИ-моделям безопасно перечислять и загружать файлы из корзин AWS S3.
Клиент MCP для Google Drive на основе Python, который позволяет управлять файлами и получать к ним доступ на естественном языке.
Интегрирует Google Drive с возможностями перечисления, чтения и поиска файлов для различных типов файлов.
Сервер, который позволяет клиентам ИИ получать доступ к облачному хранилищу Qiniu и мультимедийным сервисам через протокол MCP.
Мультиоблачный сервис хранения, поддерживающий загрузку файлов, предварительно подписанные URL и собственные домены для различных провайдеров облака.
Самоуправляемый сервер данных, обеспечивающий распределенное хранение приложений ИИ с использованием IPFS и CID.
Реализует функции управления кластерами OceanBase, арендаторами и политиками резервного копирования через протокол MCP.
Сервер для управления MCP-хуками для интеграции с SDK хранения Arweave, позволяющий произвольную обработку данных.
Сервер MCP, интегрирующий Spring Boot, Spring AI и Cloudflare R2 для управления объектным хранилищем
Позволяет агентам LLM взаимодействовать с AWS S3 для управления файлами, включая перечисление, загрузку, чтение и удаление файлов.