خادم AWS MCP هو مجموعة أدوات مفتوحة المصدر توفر أفضل ممارسات AWS للمطورين من خلال بروتوكول سياق النموذج (MCP)، مما يعزز وظائف مساعدي كود الذكاء الاصطناعي ويحسن سير عمل تطوير السحابة.

مشروع خوادم AWS MCP: مقدمة

نظرة عامة على المشروع

خوادم AWS MCP (بروتوكول سياق النموذج - Model Context Protocol) هو مشروع مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة AWS Labs، ويهدف إلى تعزيز قدرة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على التفاعل مع خدمات AWS من خلال خوادم MCP مخصصة. عنوان المشروع هو https://github.com/awslabs/mcp. من خلال توفير واجهات وأدوات موحدة، يساعد المشروع مساعدي الذكاء الاصطناعي (مثل Amazon Q Developer و Claude و Cline وما إلى ذلك) على تنفيذ المهام المتعلقة بـ AWS بكفاءة أكبر، مع ضمان الالتزام بأفضل ممارسات AWS والامتثال الأمني وعمليات التطوير الفعالة.

الوظائف الأساسية

• تحسين جودة مخرجات النموذج: عن طريق حقن معلومات خدمة AWS في سياق النموذج، يتم تقليل الهلوسة وزيادة دقة الاستجابة.
• أتمتة سير العمل: يدعم سير عمل CDK و Terraform و CloudFormation وما إلى ذلك، مما يبسط المهام المعقدة.
• معرفة المجال المتخصص: يوفر سياقًا عميقًا لخدمات AWS، ويعوض النقص في بيانات تدريب النموذج.
• السلامة أولاً: يدعم وضع القراءة فقط والتحكم في أذونات IAM وتقييد البيانات الحساسة.

المكونات الرئيسية

يحتوي المشروع على العديد من خوادم MCP المستقلة التي تغطي مجموعة متنوعة من خدمات ووظائف AWS:

1. خادم AWS CDK MCP

   • الوظيفة: يدعم تطوير AWS CDK، ويدمج CDK Nag لضمان الامتثال الأمني.
   • سيناريوهات التطبيق: البناء والإدارة السريعة للبنية التحتية السحابية.

2. خادم AWS Terraform MCP

   • الوظيفة: يدعم سير عمل Terraform، ويدمج Checkov لإجراء عمليات المسح الأمني.
   • سيناريوهات التطبيق: إنشاء نصوص Terraform آمنة.

3. خادم AWS Serverless MCP

   • الوظيفة: يوفر دعمًا لتطوير الخدمات اللامخدمية مثل Lambda و API Gateway، ويدمج SAM CLI.
   • سيناريوهات التطبيق: البناء والنشر السريع للتطبيقات اللامخدمية.

4. خادم AWS Documentation MCP

   • الوظيفة: استرجاع وثائق AWS، وتحويلها إلى Markdown، وتوفير توصيات بالمحتوى.
   • سيناريوهات التطبيق: البحث السريع عن وثائق AWS أو توصيات الخدمة.

5. خادم Amazon ECS MCP

   • الوظيفة: يدعم تطوير تطبيقات الحاويات ونشرها واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
   • سيناريوهات التطبيق: نشر ECS وإدارة الحاويات.

تتوفر المزيد من الخوادم بما في ذلك DynamoDB و Aurora و CloudWatch Logs وما إلى ذلك، راجع مستودع GitHub للحصول على التفاصيل.

البنية التقنية

• التشغيل المحلي: يتواصل مع عملاء الذكاء الاصطناعي من خلال تدفق stdio.
• تكييف AWS Lambda: يدعم نشر خوادم MCP كوظائف Lambda، وهو مناسب للاستدعاء السحابي.
• التحكم الأمني: يدعم وضع القراءة فقط وتكامل IAM وتقييد البيانات الحساسة.

مثال على التكوين

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-serverless-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-serverless-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

التثبيت والاستخدام

طرق التثبيت

1. تثبيت PyPI:

   uv pip install awslabs.<server-name>-mcp-server
   

2. تشغيل من المصدر:

   git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
   cd mcp/src/<server-name>
   uv run main.py
   

3. تشغيل Docker:

   docker build -t awslabs/<server-name>-mcp-server .
   docker run --rm --interactive --env FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR awslabs/<server-name>-mcp-server:latest
   

خطوات الاستخدام

1. تكوين بيانات اعتماد AWS.
2. تحرير mcp.json لإضافة تكوين الخادم.
3. استخدم عميل ذكاء اصطناعي يدعم MCP للتفاعل مع الخادم.

المزايا

• بروتوكول MCP موحد، متوافق مع العديد من مساعدي الذكاء الاصطناعي.
• يدمج أفضل ممارسات AWS، مما يضمن مخرجات عالية الجودة.
• يغطي مجموعة واسعة من خدمات AWS.
• مفتوح المصدر، مدفوع بالمجتمع.

المزيد من المصادر

• مستودع GitHub: https://github.com/awslabs/mcp
• حزمة PyPI: https://pypi.org/project/awslabs.aws-documentation-mcp-server/
• مدونة AWS: https://aws.amazon.com/blogs/
• Serverless Land: https://serverlessland.com/