Apresentação do Projeto AWS MCP Servers

Visão Geral do Projeto

AWS MCP (Model Context Protocol) Servers é um projeto de código aberto desenvolvido pela AWS Labs, com o objetivo de aprimorar a capacidade de interação de grandes modelos de linguagem (LLM) com os serviços da AWS através de servidores MCP dedicados. O projeto está disponível em https://github.com/awslabs/mcp e, ao fornecer interfaces e ferramentas padronizadas, ajuda assistentes de IA (como Amazon Q Developer, Claude, Cline, etc.) a executar tarefas relacionadas à AWS de forma mais eficiente, garantindo ao mesmo tempo a adesão às melhores práticas da AWS, conformidade de segurança e processos de desenvolvimento eficientes.

Funcionalidades Principais

• Melhoria da Qualidade da Saída do Modelo: Ao injetar informações de serviços da AWS no contexto do modelo, reduz alucinações e aumenta a precisão da resposta.
• Automação de Fluxos de Trabalho: Suporta fluxos de trabalho CDK, Terraform, CloudFormation, etc., simplificando tarefas complexas.
• Conhecimento Especializado do Domínio: Fornece contexto profundo dos serviços da AWS, compensando a falta de dados de treinamento do modelo.
• Segurança Prioritária: Suporta modo somente leitura, controle de permissões IAM e restrições de dados confidenciais.

Componentes Principais

O projeto inclui vários servidores MCP independentes, abrangendo diversos serviços e funcionalidades da AWS:

1. AWS CDK MCP Server

   • Funcionalidade: Suporta o desenvolvimento AWS CDK, integrando o CDK Nag para garantir a conformidade de segurança.
   • Cenário de Aplicação: Construção e gerenciamento rápidos de infraestrutura de nuvem.

2. AWS Terraform MCP Server

   • Funcionalidade: Suporta fluxos de trabalho Terraform, integrando o Checkov para realizar verificações de segurança.
   • Cenário de Aplicação: Geração de scripts Terraform seguros.

3. AWS Serverless MCP Server

   • Funcionalidade: Fornece suporte para desenvolvimento sem servidor, como Lambda, API Gateway, etc., integrando o SAM CLI.
   • Cenário de Aplicação: Construção e implantação rápidas de aplicações sem servidor.

4. AWS Documentation MCP Server

   • Funcionalidade: Recupera documentação da AWS, converte para Markdown, fornece recomendações de conteúdo.
   • Cenário de Aplicação: Encontrar rapidamente documentação da AWS ou recomendações de serviços.

5. Amazon ECS MCP Server

   • Funcionalidade: Suporta o desenvolvimento, implantação e solução de problemas de aplicações conteinerizadas.
   • Cenário de Aplicação: Implantação ECS e gerenciamento de conteinerização.

Mais servidores, incluindo DynamoDB, Aurora, CloudWatch Logs, etc., podem ser encontrados no repositório GitHub.

Arquitetura Técnica

• Execução Local: Comunica-se com o cliente de IA através de fluxos stdio.
• Adaptação AWS Lambda: Suporta a implantação de servidores MCP como funções Lambda, adequadas para chamadas na nuvem.
• Controle de Segurança: Suporta modo somente leitura, integração IAM e restrições de dados confidenciais.

Exemplo de Configuração

{
  "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": []
    }
  }
}

Instalação e Uso

Métodos de Instalação

1. Instalação via PyPI:

   uv pip install awslabs.<nome-do-servidor>-mcp-server
   

2. Execução a partir do Código Fonte:

   git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
   cd mcp/src/<nome-do-servidor>
   uv run main.py
   

3. Execução via Docker:

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

Passos para Utilização

1. Configure as credenciais da AWS.
2. Edite o arquivo mcp.json adicionando a configuração do servidor.
3. Utilize um cliente de IA que suporte MCP para interagir com o servidor.

Vantagens

• Protocolo MCP padronizado, compatível com diversos assistentes de IA.
• Integração das melhores práticas da AWS, garantindo saída de alta qualidade.
• Abrange uma ampla gama de serviços da AWS.
• Código aberto, impulsionado pela comunidade.

Mais Recursos

• Repositório GitHub: https://github.com/awslabs/mcp
• Pacote PyPI: https://pypi.org/project/awslabs.aws-documentation-mcp-server/
• Blog da AWS: https://aws.amazon.com/blogs/
• Serverless Land: https://serverlessland.com/