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AWS MCP 伺服器是一個開源工具集,透過模型上下文協定(MCP)為開發人員提供 AWS 最佳實踐,增強 AI 程式碼助手的功能,優化雲端開發工作流程。

Apache-2.0Python 4.2kawslabsmcp Last Updated: 2025-06-24

AWS MCP Servers 項目介紹

項目概述

AWS MCP(Model Context Protocol)Servers 是一個由 AWS Labs 開發的開源項目,旨在通過專用的 MCP 伺服器增強大型語言模型(LLM)與 AWS 服務的互動能力。項目地址為 https://github.com/awslabs/mcp,通過提供標準化的介面和工具,幫助 AI 助手(如 Amazon Q Developer、Claude、Cline 等)更高效地執行 AWS 相關任務,同時確保遵循 AWS 最佳實踐、安全合規性和高效開發流程。

核心功能

  • 提升模型輸出品質:通過將 AWS 服務資訊注入模型上下文,減少幻覺,提高響應準確性。
  • 工作流自動化:支持 CDK、Terraform、CloudFormation 等工作流,簡化複雜任務。
  • 專業領域知識:提供 AWS 服務深層上下文,彌補模型訓練數據的不足。
  • 安全優先:支持只讀模式、IAM 權限控制和敏感數據限制。

主要組件

項目包含多個獨立的 MCP 伺服器,覆蓋 AWS 的多種服務和功能:

  1. AWS CDK MCP Server

    • 功能:支持 AWS CDK 開發,集成 CDK Nag 確保安全合規。
    • 適用場景:雲基礎設施的快速構建和管理。
  2. AWS Terraform MCP Server

    • 功能:支持 Terraform 工作流,集成 Checkov 進行安全掃描。
    • 適用場景:生成安全的 Terraform 腳本。
  3. AWS Serverless MCP Server

    • 功能:提供 Lambda、API Gateway 等無伺服器開發支持,集成 SAM CLI。
    • 適用場景:快速構建和部署無伺服器應用。
  4. AWS Documentation MCP Server

    • 功能:檢索 AWS 文檔、轉換為 Markdown、提供內容推薦。
    • 適用場景:快速查找 AWS 文檔或服務推薦。
  5. Amazon ECS MCP Server

    • 功能:支持容器化應用開發、部署和故障排除。
    • 適用場景:ECS 部署和容器化管理。

更多伺服器包括 DynamoDB、Aurora、CloudWatch Logs 等,詳見 GitHub 倉庫。

技術架構

  • 本地運行:通過 stdio 流與 AI 客戶端通信。
  • AWS Lambda 适配:支持將 MCP 伺服器部署為 Lambda 函數,適合雲端調用。
  • 安全控制:支持只讀模式、IAM 集成和敏感數據限制。

示例配置

{
  "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": []
    }
  }
}

安裝與使用

安裝方式

  1. PyPI 安裝
    uv pip install awslabs.<server-name>-mcp-server
    
  2. 源碼運行
    git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
    cd mcp/src/<server-name>
    uv run main.py
    
  3. Docker 運行
    docker build -t awslabs/<server-name>-mcp-server .
    docker run --rm --interactive --env FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR awslabs/<server-name>-mcp-server:latest
    

使用步驟

  1. 配置 AWS 憑證。
  2. 編輯 mcp.json 添加伺服器配置。
  3. 使用支持 MCP 的 AI 客戶端與伺服器互動。

優勢

  • 標準化 MCP 協議,兼容多種 AI 助手。
  • 集成 AWS 最佳實踐,確保高品質輸出。
  • 覆蓋廣泛的 AWS 服務。
  • 開源,社區驅動。

更多資源

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