AWS MCP Servers
Коллекция официальных MCP-серверов от AWS Labs: CDK, Lambda, S3, Cost Explorer, Nova Canvas и другие AWS-сервисы через единый интерфейс для AI-агентов.
Коллекция серверов; устанавливайте нужные по отдельности.
Полный список: https://github.com/awslabs/mcp#available-mcp-servers
# Пример — AWS Core MCP Server:
# Claude Desktop — claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"aws-core": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.core-mcp-server"],
"env": {
"AWS_PROFILE": "default",
"AWS_REGION": "us-east-1"
}
}
}
}
# Claude Code (CLI):
claude mcp add aws-core -e AWS_PROFILE=default -e AWS_REGION=us-east-1 -- uvx awslabs.core-mcp-server
# OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json:
{
"mcp": {
"aws-core": {
"type": "local",
"command": ["uvx", "awslabs.core-mcp-server"],
"environment": { "AWS_PROFILE": "default", "AWS_REGION": "us-east-1" }
}
}
}
Открытые серверы MCP для AWS
Набор специализированных серверов MCP, которые помогут вам максимально эффективно использовать AWS, где бы вы ни работали с MCP.
[!TIP] Набор инструментов для агентов AWS уже доступен! Набор инструментов для агентов AWS — это преемник серверов MCP, плагинов и навыков, доступных на AWS Labs, и он был создан с учетом отзывов таких клиентов, как вы. Если вы разрабатываете программное обеспечение для продакшена с использованием кодирующих агентов или создаете агентов для своих клиентов, мы рекомендуем использовать набор инструментов для агентов AWS. Он включает ключи условий IAM для различения действий агентов и людей, видимость CloudWatch и CloudTrail, а также навыки, проверенные на точность и эффективность. Этот репозиторий продолжает работать и принимать вклады. Со временем наиболее полезные проекты отсюда будут перенесены в набор инструментов для агентов AWS.
Содержание
- Открытые серверы MCP для AWS
- Содержание
- Что такое Протокол контекста модели (MCP) и как он работает с серверами MCP для AWS?
- Механизмы транспорта открытых серверов MCP для AWS
- Доступные серверы MCP: быстрая установка
- 🚀 Начало работы с AWS
- Просмотр по назначению
- 📚 Доступ к официальной документации AWS в реальном времени
- 🏗️ Инфраструктура и развёртывание
- Платформы контейнеров
- Безсерверные и функции
- Поддержка
- 🤖 ИИ и машинное обучение
- 📊 Данные и аналитика
- SQL и NoSQL базы данных
- Провайдеры бэкенд API
- Кэширование и производительность
- 🛠️ Инструменты разработчика и поддержка
- 📡 Интеграция и обмен сообщениями
- 💰 Стоимость и операции
- 🧬 Здравоохранение и науки о жизни
- Просмотр по способу работы
- 👨💻 Vibe-кодирование и разработка
- 💬 Разговорные ассистенты
- 🤖 Автономные фоновые агенты
- Модуль обработчика
MCP AWS Lambda Handler - Когда использовать локальные или удалённые серверы MCP?
- Применение серверов
- Установка и настройка
- Для macOS/Linux
- Для Windows
- Запуск серверов MCP в контейнерах
- Начало работы с Kiro
~/.kiro/settings/mcp.json- Начало работы с Cline и Amazon Bedrock
cline_mcp_settings.json- Начало работы с Cursor
.cursor/mcp.json- Начало работы с Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json- Начало работы с VS Code
.vscode/mcp.json- Начало работы с Claude Code
.mcp.json
- Примеры
- Vibe-кодирование
- Дополнительные ресурсы
- Безопасность
- Участие в разработке
- Руководство для разработчиков
- Лицензия
- Отказ от ответственности
Что такое Протокол контекста модели (MCP) и как он работает с серверами MCP для AWS?
Протокол контекста модели (MCP) — это открытый протокол, обеспечивающий бесшовную интеграцию между приложениями LLM и внешними источниками данных и инструментами. Независимо от того, разрабатываете ли вы IDE на основе ИИ, улучшаете интерфейс чата или создаете пользовательские рабочие процессы ИИ, MCP предоставляет стандартизированный способ подключения LLM к контексту, который им необходим.
Сервер MCP — это легковесная программа, которая предоставляет определенные возможности через стандартизированный Протокол контекста модели. Хост-приложения (такие как чат-боты, IDE и другие инструменты ИИ) имеют клиенты MCP, которые поддерживают 1:1 соединения с серверами MCP. Типичные клиенты MCP — это агентные ИИ-ассистенты для кодирования (такие как Kiro, Cline, Cursor, Windsurf), а также приложения для чат-ботов, такие как Claude Desktop, и скоро появятся другие клиенты. Серверы MCP могут обращаться к локальным источникам данных и удаленным службам для предоставления дополнительного контекста, улучшающего генерируемые моделию выводы.
Серверы MCP для AWS используют этот протокол для предоставления приложениям ИИ доступа к документации AWS, контекстным рекомендациям и лучшим практикам. Через стандартизированную клиент-серверную архитектуру MCP возможности AWS становятся интеллектуальным расширением вашей среды разработки или приложения ИИ.
Серверы MCP для AWS обеспечивают усовершенствованную облачную разработку, управление инфраструктурой и рабочие процессы разработки, делая облачные вычисления с помощью ИИ более доступными и эффективными.
Протокол контекста модели — это проект с открытым исходным кодом, управляемый Anthropic, PBC и открытый для вклада всего сообщества. Для получения дополнительной информации о MCP вы можете ознакомиться с документацией здесь.
Механизмы транспорта открытых серверов MCP для AWS
Поддерживаемые механизмы транспорта
Протокол MCP в настоящее время определяет два стандартных механизма транспорта для клиент-серверного взаимодействия: - stdio — обмен данными через стандартный ввод и стандартный вывод - потоковый HTTP (streamable HTTP)
Серверы MCP в этом репозитории разработаны для поддержки только stdio.
Вы несете ответственность за то, чтобы ваше использование этих серверов соответствовало условиям их использования, а также любым применимым законам, правилам, нормативным актам, политикам или стандартам.
Прекращение поддержки Server Sent Events
Важное уведомление: 26 мая 2025 года поддержка Server Sent Events (SSE) была удалена из всех серверов MCP в их последних мажорных версиях. Это изменение соответствует руководству по обратной совместимости спецификации Протокола контекста модели.
Мы активно работаем над поддержкой потокового HTTP (Streamable HTTP), что обеспечит улучшенные возможности транспорта для будущих версий.
Для приложений, которым по-прежнему требуется поддержка SSE, пожалуйста, используйте предыдущую мажорную версию соответствующего сервера MCP до тех пор, пока вы не сможете перейти на альтернативные методы транспорта.
Почему именно серверы MCP для AWS?
Серверы MCP расширяют возможности базовых моделей (FMs) несколькими ключевыми способами:
-
Повышенное качество вывода: Предоставляя релевантную информацию непосредственно в контексте модели, серверы MCP значительно улучшают ответы модели в специализированных областях, таких как сервисы AWS. Этот подход уменьшает галлюцинации, предоставляет более точные технические детали, обеспечивает более точную генерацию кода и гарантирует, что рекомендации соответствуют актуальным лучшим практикам AWS и возможностям сервисов.
-
Доступ к актуальной документации: Базовые модели могут не знать о недавних релизах, API или SDK. Серверы MCP восполняют этот пробел, извлекая актуальную документацию, что гарантирует, что ваш AI-ассистент всегда работает с последними возможностями AWS.
-
Автоматизация рабочих процессов: Серверы MCP превращают распространенные рабочие процессы в инструменты, которые базовые модели могут использовать напрямую. Будь то CDK, Terraform или другие специфические для AWS рабочие процессы, эти инструменты позволяют AI-ассистентам выполнять сложные задачи с большей точностью и эффективностью.
-
Специализированные доменные знания: Серверы MCP предоставляют глубокие, контекстуально-зависимые знания о сервисах AWS, которые могут быть не полностью представлены в данных обучения базовых моделей, что позволяет получать более точные и полезные ответы для задач развертывания в облаке.
Доступные MCP-серверы: Быстрая установка
Быстрое начало работы с кнопками установки в один клик для популярных MCP-клиентов. Нажмите кнопки ниже, чтобы установить серверы непосредственно в Cursor или VS Code:
🚀 Начало работы с AWS
Для взаимодействия с AWS мы рекомендуем начать с:
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS MCP Server (в предварительном просмотре) | Начните здесь для безопасных, подлежащих аудиту взаимодействий с AWS! Этот удаленный, управляемый MCP-сервер размещается AWS и сочетает в себе комплексную поддержку AWS API с доступом к последней документации AWS, справочникам API, публикациям «Что нового» и информации «Начало работы». Включает предустановленные Агентские SOP, следующие лучшим практикам AWS, помогая агентам надежно выполнять сложные многоэтапные задачи AWS. Разработан с учетом безопасности и контроля: синтаксически проверенные вызовы API, разрешения на основе IAM с полным отсутствием утечки учетных данных и полное аудит-логирование CloudTrail. Доступ ко всем сервисам AWS для управления инфраструктурой, исследования ресурсов и выполнения операций AWS с полной прозрачностью и прослеживаемостью. Подробнее |   https://insiders.vscode.dev/redirect/mcp/install?name=AWS%20MCP%20Server&config=%7B%22command%22%3A%22uvx%22%2C%22args%22%3A%5B%22mcp-proxy-for-aws%40latest%22%2C%22https%3A%2F%2Faws-mcp.us-east-1.api.aws%2Fmcp%22%5D%7D">  |
Просмотр по типу создаваемого вами проекта
📚 Доступ в реальном времени к официальной документации AWS
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS Knowledge MCP Server | Удаленный, полностью управляемый MCP-сервер, размещенный AWS, который обеспечивает доступ к последней документации AWS, справочникам API, публикациям «Что нового», информации «Начало работы», Центру разработчиков, записям блога, архитектурным справочникам и рекомендациям Well-Architected. | |
| AWS Documentation MCP Server | Получение последней документации AWS и справочников API | |
🏗️ Инфраструктура и развертывание
Создавайте, развертывайте и управляйте облачной инфраструктурой, следуя лучшим практикам «Инфраструктура как код».
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS IaC MCP Server | Полный набор инструментов для «Инфраструктуры как код» с доступом к документации CloudFormation, руководством по лучшим практикам CDK, примерами конструирования, валидацией безопасности и устранением неполадок при развертывании | |
| Сервер MCP для AWS Cloud Control API ⚠️ УСТАРЕЛ | Прямое управление ресурсами AWS с проверкой безопасности и лучшими практиками (вместо него используйте Сервер MCP для AWS IaC) | |
Платформы контейнеров
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер MCP для Amazon EKS | Управление кластером Kubernetes и развертывание приложений | |
| Сервер MCP для Amazon ECS | Оркестрация контейнеров и развертывание приложений ECS | |
| Сервер MCP для Finch | Локальная сборка контейнеров с интеграцией ECR | |
Серверный без серверов и функции
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер AWS Serverless MCP | Полный жизненный цикл серверных приложений с SAM CLI | |
| Сервер MCP AWS Lambda Tool | Выполняйте функции Lambda как инструменты ИИ для доступа к приватным ресурсам | |
Миграция и модернизация
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер AWS Transform MCP | Управляйте рабочими пространствами, задачами, коннекторами, задачами HITL и артефактами AWS Transform для трансформаций мейнфреймов, VMware, .NET и пользовательского кода | |
Поддержка
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер AWS Support MCP | Помогайте пользователям создавать и управлять обращениями в AWS Support | |
🤖 ИИ и машинное обучение
Улучшайте приложения ИИ с помощью поиска знаний, генерации контента и возможностей машинного обучения
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP | Запрашивайте корпоративные базы знаний с поддержкой цитирования | |
| --- |
| Amazon Kendra Index MCP Server | Корпоративный поиск и улучшение RAG |
📊 Данные и аналитика
Работа с базами данных, системами кэширования и конвейерами обработки данных.
SQL и NoSQL базы данных
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер Amazon DynamoDB MCP | Экспертные рекомендации по проектированию DynamoDB и помощь в моделировании данных | |
| Сервер Amazon Aurora PostgreSQL MCP | Операции с базой данных PostgreSQL через RDS Data API | |
| Сервер Amazon Aurora MySQL MCP | Операции с базой данных MySQL через RDS Data API | |
| Сервер Amazon Aurora DSQL MCP | Распределённая SQL с совместимостью PostgreSQL | |
| Сервер Amazon DocumentDB MCP | Операции с документальной базой данных, совместимой с MongoDB | |
| Сервер Amazon Neptune MCP | Запросы к графовой базе данных с использованием openCypher и Gremlin | |
| Сервер Amazon Keyspaces MCP | Операции, совместимые с Apache Cassandra | |
| --- |
| Amazon Timestream для InfluxDB MCP-сервер | Операции с базами данных временных рядов и совместимость с InfluxDB |
Поиск и аналитика
- MCP-сервер Amazon OpenSearch - Поиск, аналитика и наблюдаемость на основе OpenSearch
Поставщики бэкенд-API
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| MCP-сервер AWS AppSync | Управление и взаимодействие с бэкендом приложений на основе AWS AppSync | |
Кэширование и производительность
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| MCP-сервер Amazon ElastiCache | Полные операции управления панелью управления ElastiCache | |
| MCP-сервер Amazon ElastiCache / MemoryDB for Valkey | Продвинутые структуры данных и кэширование с Valkey | |
| MCP-сервер Amazon ElastiCache для Memcached | Высокоскоростное кэширование с протоколом Memcached | |
Открытые данные
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| MCP-сервер реестра открытых данных (RODA) | Обнаружение, изучение и предварительный просмотр открытых наборов данных на AWS | |
🛠️ Инструменты разработки и поддержка
Ускорение разработки с помощью анализа кода, документации и утилит для тестирования.
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| MCP-сервер AWS IAM | Комплексное управление пользователями, ролями, группами и политиками IAM с лучшими практиками безопасности | |
| MCP-сервер агента безопасности AWS | Автоматизированное сканирование безопасности, тестирование на проникновение и устранение проблем с помощью агента безопасности AWS | |
| MCP-сервер OpenAPI | Динамическая интеграция API через спецификации OpenAPI | |
📡 Интеграция и обмен сообщениями
Связывайте системы с помощью обмена сообщениями, рабочих процессов и служб геолокации.
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| MCP-сервер Amazon SNS / SQS | Обмен сообщениями на основе событий и управление очередями | |
| MCP-сервер Amazon MQ | Управление брокерами сообщений для RabbitMQ и ActiveMQ | |
| --- |
| MCP-сервер инструментов AWS Step Functions | Выполнение сложных рабочих процессов и бизнес-процессов |
💰 Стоимость и операции
Мониторинг, оптимизация и управление инфраструктурой и затратами AWS.
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| MCP-сервер AWS Pricing | Цены на сервисы AWS и оценка стоимости | |
| --- |
| Сервер Amazon CloudWatch MCP | Анализ и операционное устранение неполадок метрик, оповещений и журналов |
🧬 Здравоохранение и биомедицина
Взаимодействие с сервисами AWS HealthAI.
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер AWS HealthOmics MCP | Создание, запуск, отладка и оптимизация рабочих процессов в области биомедицины | |
| Сервер AWS HealthImaging MCP | Комплексное управление жизненным циклом данных медицинской визуализации с 21 инструментом для операций DICOM, управления хранилищами данных и автоматизированного обнаружения | |
| AWS HealthLake MCP Server | Создавайте, управляйте, ищите и оптимизируйте рабочие процессы медицинских данных FHIR с комплексной интеграцией AWS HealthLake, включая автоматическое обнаружение ресурсов, расширенные возможности поиска, управление медицинскими записями пациентов и бесшовные операции импорта/экспорта. | |
| MCP-сервер Registry of Open Data (RODA) | Находите, исследуйте и просматривайте открытые наборы данных на AWS | |
Просмотр по вашему рабочему процессу
👨💻 Вайб-кодирование и разработка
ИИ-ассистенты для кодирования, такие как Kiro, Cline, Cursor и Claude Code, помогают вам создавать быстрее
Мастерская: Ознакомьтесь с мастерской «Вайб-кодирование с MCP-серверами AWS» для получения практического руководства и примеров.
Основной рабочий процесс разработки
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS API MCP Server | Начните здесь для общего взаимодействия с AWS! Комплексная поддержка API AWS с валидацией команд, средствами контроля безопасности и доступом ко всем сервисам AWS. Идеально подходит для управления инфраструктурой, исследования ресурсов и выполнения операций AWS с помощью естественного языка. | |
| AWS Knowledge MCP Server | Удалённый, полностью управляемый MCP-сервер, размещённый в AWS, который предоставляет доступ к последней документации AWS, справочникам API, записям «Что нового», информации для начала работы, Центру строителей, записям в блоге, архитектурным справочникам и руководствам по Well-Architected. | |
| AWS Documentation MCP Server | Получайте актуальную документацию AWS и справочники API | |
Инфраструктура как код
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS IaC MCP Server | Полный набор инструментов для Infrastructure as Code с доступом к документации CloudFormation, руководством по лучшим практикам CDK, примерами конструирования, проверкой безопасности и устранением неполадок при развертывании | |
| Сервер MCP AWS Cloud Control API ⚠️ УСТАРЕЛ | Прямое управление ресурсами AWS с сканированием безопасности и лучшими практиками (используйте вместо него Сервер MCP AWS IaC) | |
Разработка приложений
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер MCP OpenAPI | Динамическая интеграция API через спецификации OpenAPI | |
Контейнерная и безсерверная разработка
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер MCP Amazon SageMaker AI | Управление ресурсами SageMaker AI и разработка моделей | |
| Сервер MCP Amazon EKS | Управление кластерами Kubernetes и развёртывание приложений | |
| Сервер MCP Amazon ECS | Контейнеризация и развёртывание приложений в ECS | |
| Сервер Finch MCP | Локальная сборка контейнеров с推送ом в ECR | |
| AWS Serverless MCP Server | Полный жизненный цикл серверных приложений с SAM CLI | |
Тестирование и данные
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
Разработка рабочих процессов для наук о жизни
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS HealthOmics MCP Server | Создание, запуск, отладка и оптимизация рабочих процессов в области наук о жизни | |
Управление медицинскими данными
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS HealthLake MCP Server | Создание, управление, поиск и оптимизация рабочих процессов для медицинских данных FHIR с комплексной интеграцией AWS HealthLake, включая автоматическое обнаружение ресурсов, расширенные возможности поиска, управление записями пациентов и бесшовные операции импорта/экспорта. | |
💬 Разговорные помощники
Чат-боты для взаимодействия с клиентами, бизнес-агенты и интерактивные системы Q&A
Знания и поиск
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server | Запросы к корпоративным базам знаний с поддержкой цитирования | |
| Amazon Kendra Index MCP Server | Корпоративный поиск и улучшение RAG | |
| Amazon Q Business MCP Server | AI-ассистент для вашего загруженного контента с анонимным доступом | |
| Amazon Q Index MCP Server | Доступ к данным для поиска по индексу Q предприятия | |
| AWS Documentation MCP Server | Получение последней документации AWS и справочников API | |
Обработка и генерация контента
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Document Loader MCP Server | Парсинг и извлечение содержимого из файлов PDF, DOCX, XLSX, PPTX и изображений | |
| --- |
| Сервер Amazon Translate MCP | Нейронный машинный перевод на 75+ языках с пакетной обработкой и пользовательской терминологией |
Бизнес-сервисы
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер Amazon Location Service MCP | Поиск местоположений, геокодирование и часы работы | |
| Сервер AWS Pricing MCP | Цены на сервисы AWS и расчет стоимости | |
🤖 Автономные фоновые агенты
Головная автоматизация, конвейеры ETL и операционные системы
Операции с данными и ETL
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер AWS Data Processing MCP | Комплексные инструменты обработки данных и видимость конвейеров в реальном времени для AWS Glue, Amazon EMR-EC2 и Amazon Athena | |
| Сервер Amazon DynamoDB MCP | Полные операции DynamoDB и управление таблицами | |
| Amazon Aurora PostgreSQL MCP Server | Операции с базами данных PostgreSQL через RDS Data API | |
| Amazon Aurora MySQL MCP Server | Операции с базами данных MySQL через RDS Data API | |
| Amazon Aurora DSQL MCP Server | Распределённый SQL с совместимостью PostgreSQL | |
| Amazon DocumentDB MCP Server | Операции с документальной базой данных, совместимой с MongoDB | |
| Сервер Amazon Neptune MCP | Запросы к графовой базе данных с использованием openCypher и Gremlin | |
| Сервер Amazon Keyspaces MCP | Операции, совместимые с Apache Cassandra | |
| Сервер Amazon Timestream для InfluxDB MCP | Операции с временно́й базой данных и совместимость с InfluxDB | |
| Сервер Amazon RDS MSSQL MCP | Операции с базой данных SQL Server через RDS Data API | |
| --- |
| Amazon RDS Oracle MCP Server | Операции с Oracle Database через аутентификацию Secrets Manager |
Кэширование и производительность
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Amazon ElastiCache / MemoryDB for Valkey MCP Server | Продвинутые структуры данных и кэширование с Valkey | |
| Amazon ElastiCache for Memcached MCP Server | Высокоскоростное кэширование с протоколом Memcached | |
Рабочие процессы и интеграция
| Название сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| AWS Lambda Tool MCP Server | Выполнение функций Lambda как инструментов ИИ для доступа к приватным ресурсам | |
| Сервер инструментов AWS Step Functions MCP | Выполнение сложных рабочих процессов и бизнес-процессов | |
| Сервер Amazon SNS/SQS MCP | Управление событийными сообщениями и очередями | |
| Сервер Amazon MQ MCP | Управление брокерами сообщений для RabbitMQ и ActiveMQ | |
Операции и мониторинг
| Имя сервера | Описание | Установка |
|---|---|---|
| Сервер Amazon CloudWatch MCP | Анализ метрик, оповещений, журналов и устранение операционных проблем | |
| Сервер Amazon CloudWatch Application Signals MCP | Мониторинг приложений и аналитика производительности | |
| Сервер MCP AWS Managed Prometheus | Операции и мониторинг, совместимые с Prometheus | |
| Сервер MCP AWS Security Agent | Автоматизированное сканирование безопасности, тестирование на проникновение и устранение уязвимостей с помощью AWS Security Agent | |
| Сервер MCP инструмента оценки безопасности AWS Well-Architected | Оценка сред AWS в соответствии со Столбом безопасности Модели"Well-Architected" | |
| Сервер MCP AWS CloudTrail | Запрос и анализ событий CloudTrail |  |
| Сервер MCP AWS Systems Manager для SAP | Управление, мониторинг и эксплуатация приложений SAP в AWS с проверками состояния, валидацией конфигурации и планированием | |
Модуль обработчика AWS Lambda для MCP
Python-библиотека для создания серверных HTTP-обработчиков для Протокола Контекста Моделей (MCP) с использованием AWS Lambda. Этот модуль предоставляет гибкую среду для построения HTTP-эндпоинтов MCP с подключаемыми системами управления сессиями, включая встроенную поддержку DynamoDB.
Возможности:
- Простое создание серверных HTTP-обработчиков MCP с использованием AWS Lambda
- Подключаемая система управления сессиями
- Встроенная поддержка хранилища сессий на базе DynamoDB
- Настраиваемая аутентификация и авторизация
- Примеры реализации и тесты
Смотрите полные инструкции по использованию, установке и разработке в src/mcp-lambda-handler/README.md.
Когда использовать локальные, а когда удалённые MCP-серверы?
MCP-серверы можно запускать либо локально на вашей машине для разработки, либо удалённо в облаке. Вот когда стоит использовать каждый подход:
Локальные MCP-серверы
- Разработка и тестирование: Идеально подходят для локальной разработки, тестирования и отладки
- Офлайн-работа: Позволяют продолжать работу при ограниченном доступе к интернету
- Конфиденциальность данных: Хранят конфиденциальные данные и учетные данные на вашем локальном компьютере
- Низкая задержка: Минимальные сетевые накладные расходы для более быстрого отклика
- Управление ресурсами: Прямое управление ресурсами сервера и его конфигурацией
Удалённые MCP-серверы
- Командная работа: Позволяют обмениваться едиными конфигурациями серверов в вашей команде
- Ресурсоемкие задачи: Переносите тяжелую обработку на выделенные облачные ресурсы
- Всегда доступен: Получайте доступ к вашим MCP-серверам из любой точки, с любого устройства
- Автоматические обновления: Получайте автоматически последние функции и исправления безопасности
- Масштабируемость: Легко обрабатывайте изменяющиеся нагрузки без ограничений локальных ресурсов
- Безопасность: Централизованные средства управления безопасностью с правами на основе IAM и полным отсутствием раскрытия учетных данных
- Управление: Комплексное ведение журнала аудита и мониторинг соблюдения требований для управления корпоративного уровня
Примечание: Некоторые MCP-серверы, такие как официальный MCP-сервер AWS (в стадии предварительного просмотра) и AWS Knowledge MCP, предоставляются AWS как полностью управляемые сервисы. Эти удаленные серверы, управляемые AWS, не требуют от вас настройки или управления инфраструктурой — просто подключитесь и начните их использовать.
Сценарии использования серверов
Например, вы можете использовать MCP-сервер документации AWS, чтобы ваш ИИ-ассистент исследовал и генерировал актуальный код для любого сервиса AWS, например, Amazon Bedrock Inline agents. Альтернативно, вы можете использовать MCP-сервер CDK или MCP-сервер Terraform, чтобы ваш ИИ-ассистент создавал реализации инфраструктуры как кода, которые используют последние API и следуют лучшим практикам AWS. С MCP-сервером ценообразования AWS вы можете спросить: «Какова расчетная ежемесячная стоимость для этого проекта CDK перед его развертыванием?» или «Помогите понять потенциальные расходы на сервисы AWS для этого архитектурного решения?» и получить подробные оценки стоимости и рекомендации по планированию бюджета. MCP-сервер Valkey обеспечивает взаимодействие с хранилищами данных Valkey на естественном языке, позволяя ИИ-ассистентам эффективно управлять операциями с данными через простой разговорный интерфейс.
Установка и настройка
У каждого сервера есть конкретные инструкции по установке с возможностью установки в один клик для Kiro, Cursor и VSCode. Как правило, вы можете:
- Установить
uvиз Astral - Установить Python с помощью
uv python install 3.10 - Настроить учетные данные AWS с доступом к необходимым сервисам
- Добавить сервер в конфигурацию вашего MCP-клиента
Пример конфигурации для настроек Kiro MCP (~/.kiro/settings/mcp.json):
Для macOS/Linux
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"awslabs.core-mcp-server@latest"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
Смотрите отдельные README серверов для конкретных требований и параметров конфигурации.
Для Windows
При настройке MCP-серверов в Windows потребуется немного другой формат конфигурации:
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"--from",
"awslabs.core-mcp-server@latest",
"awslabs.core-mcp-server.exe"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
Если у вас возникли проблемы с конфигурацией MCP или вы хотите проверить, установлены ли соответствующие параметры, вы можете попробовать следующее:
# Run MCP server manually with timeout 15s
$ timeout 15s uv tool run <MCP Name> <args> 2>&1 || echo "Command completed or timed out"
# Example (Aurora MySQL MCP Server)
$ timeout 15s uv tool run awslabs.mysql-mcp-server --resource_arn <Your Resource ARN> --secret_arn <Your Secret ARN> ... 2>&1 || echo "Command completed or timed out"
# If the arguments are not set appropriately, you may see the following message:
usage: awslabs.mysql-mcp-server [-h] --resource_arn RESOURCE_ARN --secret_arn SECRET_ARN --database DATABASE
--region REGION --readonly READONLY
awslabs.mysql-mcp-server: error: the following arguments are required: --resource_arn, --secret_arn, --database, --region, --readonly
Примечание о производительности при использовании суффикса "@latest" в uvx:
Использование суффикса "@latest" проверяет и загружает последний пакет MCP-сервера из pypi каждый раз при запуске ваших MCP-клиентов, но это влечет за собой увеличение времени начальной загрузки. Если вы хотите минимизировать время начальной загрузки, удалите "@latest" и управляйте кэшем uv самостоятельно, используя один из следующих подходов:
uv cache clean <tool>: где {tool} — это mcp-сервер, который вы хотите удалить из кэша и установить заново (например: "awslabs.lambda-tool-mcp-server") (помните удалить символы '<>').uvx <tool>@latest: это обновит инструмент до последней версии и добавит его в кэш uv.
Запуск MCP-серверов в контейнерах
Docker-образы для каждого MCP-сервера публикуются в публичном реестре AWS ECR.
В этом примере используется docker с "awslabs.aws-documentation-mcp-server", и его можно повторить для каждого MCP-сервера
- При необходимости сохраните конфиденциальные переменные окружения в файл:
.env
# содержимое файла .env с вымышленными временными учетными данными AWS
AWS_ACCESS_KEY_ID=ASIAIOSFODNN7EXAMPLE
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
AWS_SESSION_TOKEN=AQoEXAMPLEH4aoAH0gNCAPy...обрезано...zrkuWJOgQs8IZZaIv2BXIa2R4Olgk
- Используйте опции docker:
--env,--env-fileи--volumeпо мере необходимости, так как"env": {}недоступны внутри контейнера.
json
{
"mcpServers": {
"awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"--interactive",
"--env",
"FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR",
"--env",
"AWS_REGION=us-east-1",
"--env-file",
"/full/path/to/.env",
"--volume",
"/full/path/to/.aws:/app/.aws",
"public.ecr.aws/awslabs-mcp/awslabs/aws-documentation-mcp-server:latest"
],
"env": {}
}
}
}
- Для тестирования локальных изменений вы можете собрать и пометить образ. Вам придется обновить конфигурацию MCP, чтобы использовать эту метку вместо образа ECR.
base
cd src/aws-documentation-mcp-server
docker build -t awslabs/aws-documentation-mcp-server .
Начало работы с Kiro
Установка в Kiro
Смотрите документацию Kiro IDE или документацию Kiro CLI для подробной информации.
В Kiro IDE:
- Перейдите в
Kiro>MCP Servers. - Добавьте новый MCP-сервер, нажав кнопку
+ Add. - Вставьте приведенную ниже конфигурацию.
Для глобальной конфигурации отредактируйте ~/.kiro/settings/mcp.json. Для конфигурации, специфичной для проекта, отредактируйте .kiro/settings/mcp.json в каталоге вашего проекта.
~/.kiro/settings/mcp.json
Для macOS/Linux:
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
Для Windows:
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"--from",
"awslabs.core-mcp-server@latest",
"awslabs.core-mcp-server.exe"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
Начало работы с Cline и Amazon Bedrock
Начало работы с Cline и Amazon Bedrock
ВАЖНО: Следование этим инструкциям может повлечь за собой расходы и подчиняется тарифам Amazon Bedrock. Вы несете ответственность за любые связанные с этим расходы. Помимо выбора желаемой модели в настройках Cline, убедитесь, что выбранная вами модель (например, anthropic.claude-3-7-sonnet) также включена в Amazon Bedrock. Для получения дополнительной информации об этом см. эти документы AWS о включении доступа к моделям Amazon Bedrock Foundation Models (FMs).
-
Следуйте шагам выше в разделе Установка и настройка для установки
uvиз Astral, установки Python и настройки учетных данных AWS с требуемыми сервисами. -
Если вы используете Visual Studio Code, установите Расширение Cline для VS Code (или аналогичное расширение для вашей предпочтительной IDE). После установки нажмите на расширение, чтобы открыть его. При запросе выберите нужный уровень. В данном случае мы будем использовать Amazon Bedrock, поэтому бесплатного уровня Cline будет достаточно, поскольку мы будем отправлять запросы через API Amazon Bedrock, а не через API Cline.
- Выберите кнопку MCP Servers.
- Выберите вкладку Installed, затем нажмите Configure MCP Servers, чтобы открыть файл
cline_mcp_settings.json.
5. В файле `cline_mcp_settings.json` добавьте желаемые MCP-серверы в объект `mcpServers`. См. следующий пример, который будет использовать некоторые из текущих MCP-серверов, доступных в этом репозитории. Убедитесь, что вы сохранили файл для установки MCP-серверов. #### `cline_mcp_settings.json` Для macOS/Linux: ```json { "mcpServers": { "awslabs-core-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"], "env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR", "MCP_SETTINGS_PATH": "путь к вашему файлу настроек mcp" } } } } ``` Для Windows:
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"--from",
"awslabs.core-mcp-server@latest",
"awslabs.core-mcp-server.exe"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
"MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
}
}
}
}
---
**Примечание по переводу:** Этот фрагмент документации переведен на русский язык в рамках задачи по локализации. Перевод выполнен с сохранением технической точности и оригинальной разметки. Если вы нашли неточности или хотите предложить улучшения перевода, пожалуйста, создайте issue или pull request.
7. По умолчанию в качестве поставщика API будет установлен Cline, который имеет ограничения для бесплатного уровня. Теперь давайте изменим поставщика API на AWS Bedrock, чтобы мы могли использовать LLM через Bedrock, при этом расчеты будут проходить через ваш привязанный аккаунт AWS.
8. Нажмите на шестеренку настроек, чтобы открыть параметры Cline. Затем в разделе **Поставщик API** переключите значение с `Cline` на `AWS Bedrock` и выберите `AWS Profile` в качестве типа аутентификации. Примечание: вариант `AWS Credentials` также работает, но он использует статические учетные данные (Access Key ID и Secret Access Key) вместо временных учетных данных, которые автоматически обновляются по истечении срока действия токена, поэтому временные учетные данные с AWS Profile являются более безопасным и рекомендуемым методом.
9. Заполните конфигурацию на основе существующего профиля AWS, который вы хотите использовать, выберите нужный регион AWS и включите вывод данных через несколько регионов.
10. Далее прокрутите страницу настроек вниз, пока не дойдете до текстового поля с надписью «Пользовательские инструкции». Вставьте следующий фрагмент, чтобы гарантировать, что сервер `mcp-core` будет использоваться как отправная точка для каждого запроса:
For every new project, always look at your MCP servers and use mcp-core as the starting point every time. Also after a task completion include the list of MCP servers used in the operation.
11. Как только пользовательский запрос будет вставлен, нажмите **Готово**, чтобы вернуться в интерфейс чата.
12. Теперь вы можете начать задавать вопросы и тестировать функциональность установленных вами MCP-серверов. Параметр по умолчанию в интерфейсе чата — `Plan`, который предоставит результат для самостоятельных действий (например, предоставит вам пример конфигурации, который вы скопируете и вставите в файл). Однако вы можете по желанию переключить его на `Act`, что позволит Cline действовать от вашего имени (например, искать содержимое с помощью веб-браузера, клонировать репозиторий, выполнять код и т.д.). Вы также можете включить раздел «Автосогласие», чтобы не нужно было нажимать кнопку для подтверждения предложений, однако мы рекомендуем оставлять эту функцию выключенной во время тестирования, особенно если выбран переключатель Act.
**Примечание:** Для получения наилучших результатов, пожалуйста, указывайте Cline использовать нужный вам MCP-сервер. Например, `Используя Terraform MCP-сервер, сделай...`
### Начало работы с Cursor
**Начало работы с Cursor**
1. Выполните шаги выше в разделе **Установка и настройка**, чтобы установить `uv` из [Astral](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/), установить Python и настроить учетные данные AWS для необходимых служб.
2. Вы можете разместить конфигурацию MCP в двух местах, в зависимости от вашего варианта использования:
A. **Конфигурация проекта**
- Для инструментов, специфичных для проекта, создайте файл `.cursor/mcp.json` в каталоге вашего проекта.
- Это позволит вам определить MCP-серверы, которые доступны только в рамках этого конкретного проекта.
B. **Глобальная конфигурация**
- Для инструментов, которые вы хотите использовать во всех проектах, создайте файл `~/.cursor/mcp.json` в домашнем каталоге.
- Это сделает MCP-серверы доступными во всех ваших рабочих пространствах Cursor.
#### `.cursor/mcp.json`
Для macOS/Linux:
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"--from",
"awslabs.core-mcp-server@latest",
"awslabs.core-mcp-server.exe"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"--from",
"awslabs.core-mcp-server@latest",
"awslabs.core-mcp-server.exe"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
"MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"awslabs-core-mcp-server": {
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"--from",
"awslabs.core-mcp-server@latest",
"awslabs.core-mcp-server.exe"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"awslabs.aws-iac-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.aws-iac-mcp-server@latest"],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
},
"awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
"AWS_DOCUMENTATION_PARTITION": "aws"
}
}
}
}