AWS MCP Servers

0
AWS MCP伺服器提供專業工具,通過模型上下文協議來增強AWS雲開發、文檔訪問、成本管理和基礎設施自動化。
新增日期:
創建者:
AWS MCP Servers

AWS MCP Servers

0 評論
2500
0
AWS MCP Servers
AWS MCP伺服器提供專業工具,通過模型上下文協議來增強AWS雲開發、文檔訪問、成本管理和基礎設施自動化。
新增日期:
Created by:
Apr 28 2025
Amazon Web Services - Labs
精選

AWS MCP Servers 是什麼?

AWS MCP伺服器實現模型上下文協議,以無縫整合AI應用和AWS服務。它們提供的功能包括訪問最新的AWS文檔、生成架構圖、執行成本分析,以及與CDK和Terraform進行代碼作為基礎設施管理。這些伺服器促進了上下文意識的AI輔助、改善了回應的準確性、自動化工作流程,並支持從AWS平台檢索豐富的數據。它們幫助開發者和數據科學家通過將AWS最佳實踐直接嵌入到AI驅動的工具中,簡化雲操作,從而提高雲項目的效率、準確性和安全性。

誰會使用 AWS MCP Servers?

  • 在AWS雲基礎設施上工作的開發者
  • AI應用構建者
  • 雲工程師
  • DevOps團隊
  • 數據科學家
  • 技術文檔專家

如何使用 AWS MCP Servers?

  • 步驟1:從Astral安裝uv並配置AWS憑證
  • 步驟2:選擇所需的MCP伺服器並按照指示安裝它們
  • 步驟3:將MCP伺服器配置添加到您的客戶端或項目設置中
  • 步驟4:在開發環境中啟用並激活MCP伺服器
  • 步驟5:使用提示與MCP伺服器互動,以獲取文檔、成本分析、圖表生成或基礎設施管理

AWS MCP Servers 的核心特徵與益處

主要功能
  • 訪問AWS文檔
  • 使用Python生成圖表
  • 執行成本分析
  • 使用CDK和Terraform管理AWS基礎設施
  • 從Amazon Bedrock檢索知識資料庫
  • 作為工具運行Lambda函數
  • 協調多個MCP伺服器
優點
  • 獲取最新的AWS信息
  • 自動化基礎設施和成本管理
  • 用上下文數據提高準確性
  • 簡化雲原生工作流程
  • 在工具中嵌入的安全性和最佳實踐

AWS MCP Servers 的主要使用案例與應用

  • 研究和生成最新的AWS服務代碼
  • 使用Python圖表可視化架構
  • 分析和優化AWS成本
  • 自動化AWS基礎設施部署
  • 檢索和查詢Amazon Bedrock知識資料庫

AWS MCP Servers 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。

研究與數據

一個支持模型上下文協議的伺服器實現,整合CRIC的工業AI能力。
提供瓦倫西亞市即時交通、空氣質量、天氣及單車共享數據於一個統一的平台上。
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。
整合 Brave Search API 用於網頁搜尋的 MCP 客戶端,利用 MCP 協議進行高效通信。
一個能夠實現 Umbraco CMS 與外部應用程式之間無縫通訊的協定伺服器。
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router,以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。
將LLM連接到Firebolt數據倉庫,以進行自主查詢、數據訪問和洞察生成。
一個用於將AI代理連接到MCP伺服器的客戶端框架,實現工具的發現和集成。
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。
一個開源客戶端,用於與多個MCP伺服器互動,為Claude提供無縫的工具訪問。

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。
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。
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。
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。
透過超級網關促進GitLab SSE通信的客戶端和服務器設置,以實現實時更新。
一個設計用於高效無縫管理所有MCP伺服器的跨平台包管理器。
一個示範項目,展示如何建立 MCP 客戶端代理,以透過 MCP 協議連接到外部服務。
使用FastMCP和LangChain實作MCP伺服器和客戶端以進行結構化的非同步通信。