AWS MCP Server

0
0 評論
88 Stars
AWS MCP伺服器連接具MCP能力的AI工具與AWS CLI,允許安全執行雲端管理命令及資源檢索。它支援命令文件、執行及管道,提供一個簡化的介面以透過AI助手如Claude和Cursor管理AWS資源。
新增日期:
創建者:
Apr 10 2025
AWS MCP Server

AWS MCP Server

0 評論
88
0
AWS MCP Server
AWS MCP伺服器連接具MCP能力的AI工具與AWS CLI,允許安全執行雲端管理命令及資源檢索。它支援命令文件、執行及管道,提供一個簡化的介面以透過AI助手如Claude和Cursor管理AWS資源。
新增日期:
Created by:
Apr 10 2025
Alexei Ledenev
精選

AWS MCP Server 是什麼?

AWS MCP伺服器是一個輕量級的容器化服務,可協助AI助手執行AWS CLI命令。它作為協定橋接,讓Claude及Cursor等工具能夠安全地執行雲端基礎設施管理任務。該伺服器支援詳細的命令文件、搭配命令管道的執行、訪問AWS資源,以及針對常見操作如資源創建、安全審核和成本優化的預定義提示模板。它利用Docker以保持一致的部署,安全性則專注於IAM最小權限、命令驗證和過程隔離。該伺服器可以透過環境變數配置AWS配置文件、區域及安全模式,確保在各種環境中的安全和靈活運作。

誰會使用 AWS MCP Server?

  • 整合雲端管理能力的AI開發者
  • 透過AI助手管理AWS資源的雲端管理員
  • 自動化AWS基礎設施任務的DevOps團隊
  • 執行AWS安全檢查的安全審核員
  • 分析雲端開支的成本優化專家

如何使用 AWS MCP Server?

  • 步驟1:從GitHub克隆存儲庫
  • 步驟2:使用Docker(建議)執行伺服器,命令為'docker compose up -d' 或建立並執行容器
  • 步驟3:根據需要配置AWS憑證、配置文件、區域和安全模式的環境變數
  • 步驟4:透過更新配置文件以包含伺服器的端點,與您的MCP兼容的AI助手進行整合
  • 步驟5:使用您的AI助手發送命令或請求文件,如需可利用提示模板
  • 步驟6:透過AI介面監控命令執行並檢視結果

AWS MCP Server 的核心特徵與益處

主要功能
  • 檢索AWS CLI文件
  • 執行AWS CLI命令
  • 支援命令的管道和過濾
  • 訪問AWS資源資訊(區域、配置文件等)
  • 常見任務的預設提示模板
  • 基於Docker的部署
  • 利用現有的AWS憑證
優點
  • 在容器化環境內安全執行
  • 透過AI助手簡化複雜的AWS管理
  • 支援Docker的跨平台部署
  • 透過強制執行命令驗證及安全政策減少風險
  • 透過預定義模板提升生產力
  • 實現與流行的AI工具之間無縫整合

AWS MCP Server 的主要使用案例與應用

  • 透過AI助手自動化AWS資源的配置和管理
  • 執行安全審核和合規檢查
  • AWS使用情況的成本分析及優化
  • 利用提示模板簡化複雜的命令執行
  • 精簡雲端基礎設施工作流程

AWS MCP Server 的常見問答

開發者

您可能也喜歡:

開發者工具

一款用於管理伺服器與客戶端互動的桌面應用程式,具備全面的功能。
一個為 Eagle 提供的 Model Context Protocol 伺服器,負責管理 Eagle 應用程式和數據來源之間的數據交換。
一個基於聊天的客戶端,直接在聊天環境中集成和使用各種 MCP 工具,以提高生產力。
一個 Docker 映像,承載多個 MCP 伺服器,透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
透過 MCP 協議提供 YNAB 帳戶餘額、交易及交易創建的訪問權限。
一個快速可擴展的MCP伺服器,用於管理多客戶的即時Zerodha交易操作。
一個遠端SSH客戶端,方便安全、基於代理訪問MCP伺服器,以便利用遠端工具。
一個基於Spring的MCP伺服器,整合了AI能力以管理和處理Minecraft模組的通信協議。
一款具有基本聊天功能的極簡MCP客戶端,支持多種模型和上下文交互。
一個安全的MCP伺服器,讓AI代理與身份驗證器應用程式互動以獲取2FA代碼和密碼。

雲端平台

一個基於 Spring 的 Cloud Foundry 聊天機器人,與 AI 服務、MCP 和 memGPT 集成,以實現先進的功能。
一個展示通過MCP工具和Tambo進行Supabase集成的React應用程序,註冊UI組件。
使用boto3自動化AWS服務的MCP伺服器創建,簡化開發的伺服器設置。
演示專案,展示如何將 MCP 協議整合至 Azure OpenAI,以實現無縫的 AI 應用互動。
一個在AWS Lambda上托管的無伺服器MCP,透過API Gateway與AWS Bedrock互動以進行AI模型處理。
一個動態的MCP伺服器,方便與Etherscan的API互動以檢索區塊鏈數據。
一個伺服器-客戶端的 MCP,促進 AI 服務和存儲系統之間的通信和數據交換。
Spring Link 促進在統一環境中有效地鏈接和管理多個 Spring Boot 應用程序。
透過 REST API 與 SharePoint Online 互動,支援網站、清單和使用者管理功能。
一套全面的容器,用於高效的微服務部署和管理。

安全

一個基於Python的MCP伺服器,通過API實現OPNsense防火牆的安全管理與自動化。
一個MCP伺服器包裝器,可以在不受工具限制或上下文過載的情況下充分利用協議功能。
一個通過API提供對存儲庫、代碼質量分析、安全性和覆蓋率指標的訪問的伺服器。
圍繞 MCP 伺服器的包裝器,以選擇哪些工具對 MCP 客戶端可見,增強控制和安全性。
透過啟動器安全地管理密碼,無需修改設定即可安全執行MCP伺服器。
一個高級的SSH客戶端,支持MCP,具有安全檢查、會話管理和保密日誌功能。
為AI代理提供安全、相對的文件系統訪問,並具備批次操作和詳細的錯誤報告。
一個用於連接MCP伺服器的客戶端,使人工智慧代理能夠通過MCP協議發現和使用工具。
一個用於向自我托管的ntfy伺服器發送通知的伺服器,支援安全令牌認證。
一個安全的客戶端應用程式,用於與 MCP 環境進行安全且量子安全的互動,使用後量子加密。