AWS MCP Servers：让AI助手成为你的AWS专家！

在人工智能迅猛发展的今天，你是否曾幻想过拥有一个精通AWS的AI助手，能够理解你的自然语言指令，帮你管理云资源、编写基础设施代码，甚至进行成本分析？AWS MCP Servers正是这样一个革命性的开源项目，它将彻底改变你与AWS交互的方式。

什么是Model Context Protocol？

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，由Anthropic主导开发，旨在实现大型语言模型应用与外部数据源和工具的无缝集成。无论你是在构建AI驱动的IDE、增强聊天界面，还是创建自定义AI工作流，MCP都提供了标准化方式来连接LLM与所需上下文。

MCP服务器是通过标准化Model Context Protocol暴露特定能力的轻量级程序。宿主应用程序（如聊天机器人、IDE和其他AI工具）具有MCP客户端，与MCP服务器保持1:1连接。常见的MCP客户端包括代理式AI编码助手（如Q Developer、Cline、Cursor、Windsurf）以及聊天机器人应用如Claude Desktop。

AWS MCP Servers利用此协议为AI应用程序提供对AWS文档、上下文指导和最佳实践的访问。通过标准化的MCP客户端-服务器架构，AWS能力成为你的开发环境或AI应用的智能扩展。

为什么选择AWS MCP Servers？

MCP服务器通过多种关键方式增强基础模型的能力：

提升输出质量：通过在模型上下文中直接提供相关信息，MCP服务器显著改善了针对AWS服务等专业领域的模型响应。这种方法减少了幻觉，提供了更准确的技术细节，实现了更精确的代码生成，并确保建议符合当前AWS最佳实践和服务能力。

访问最新文档：基础模型可能不了解最新的发布、API或SDK。MCP服务器通过拉取最新文档来弥合这一差距，确保你的AI助手始终使用最新的AWS功能。

工作流自动化：MCP服务器将常见工作流转换为基础模型可以直接使用的工具。无论是CDK、Terraform还是其他AWS特定工作流，这些工具都能使AI助手以更高的准确性和效率执行复杂任务。

专业领域知识：MCP服务器提供关于AWS服务的深度上下文知识，这些知识可能未在基础模型的训练数据中充分体现，从而为云开发任务提供更准确和有用的响应。

丰富的MCP服务器套件

AWS MCP Servers提供了一系列专业化的服务器，覆盖了AWS服务的各个方面。让我们来看看几个核心类别：

🚀 AWS入门推荐

对于一般的AWS交互和全面的API支持，我们推荐从以下服务器开始：

AWS API MCP服务器：从这里开始进行通用AWS交互！提供全面的AWS API支持，包括命令验证、安全控制和所有AWS服务的访问。非常适合通过自然语言管理基础设施、探索资源和执行AWS操作。

AWS知识MCP服务器：由AWS托管的远程全托管MCP服务器，提供对最新AWS文档、API参考、新功能发布、入门信息、构建者中心、博客文章、架构参考和良好架构指南的访问。

🏗️ 基础设施与部署

使用基础设施即代码最佳实践构建、部署和管理云基础设施。

AWS CDK MCP服务器：具有安全合规性和最佳实践的AWS CDK开发。支持生成、分析和部署CDK应用，确保你的基础设施代码符合AWS安全标准。

AWS Terraform MCP服务器：具有集成安全扫描的Terraform工作流。提供完整的Terraform生命周期管理，包括计划、验证和应用基础设施变更。

AWS CloudFormation MCP服务器：通过Cloud Control API直接管理CloudFormation资源。支持堆栈创建、更新和删除操作。

容器平台

Amazon EKS MCP服务器：Kubernetes集群管理和应用程序部署。支持集群操作、工作负载管理和服务发现。

Amazon ECS MCP服务器：容器编排和ECS应用程序部署。提供任务定义、服务配置和负载均衡器管理。

Finch MCP服务器：具有ECR集成的本地容器构建。支持从Dockerfile构建镜像并推送到Amazon ECR。

无服务器与函数

AWS Serverless MCP服务器：使用SAM CLI的完整无服务器应用程序生命周期。支持SAM模板生成、本地测试和部署。

AWS Lambda Tool MCP服务器：将Lambda函数执行为AI工具以访问私有资源。允许AI助手安全地执行预定义的Lambda函数。

🤖 AI与机器学习

通过知识检索、内容生成和ML功能增强AI应用程序。

Amazon Bedrock知识库检索MCP服务器：具有引用支持的企业知识库查询。支持RAG（检索增强生成）工作流，提供准确的基于企业知识的回答。

Amazon Kendra索引MCP服务器：企业搜索和RAG增强。利用Amazon Kendra的强大搜索能力为AI助手提供相关信息。

Amazon Q Business MCP服务器：具有匿名访问权限的AI助手，用于处理你摄入的内容。支持基于企业文档的智能问答。

📊 数据与分析

处理数据库、缓存系统和数据处理工作流。

Amazon DynamoDB MCP服务器：完整的DynamoDB操作和表管理。支持表创建、查询、扫描和索引管理。

Amazon Aurora PostgreSQL MCP服务器：通过RDS Data API进行PostgreSQL数据库操作。提供安全的数据库查询和事务管理。

Amazon Redshift MCP服务器：数据仓库操作和分析查询。支持复杂的数据分析工作负载。

实际应用场景

AWS MCP Servers在实际开发中有着广泛的应用场景：

基础设施即代码开发

想象一下，你只需要告诉AI助手："创建一个具有负载均衡器和自动扩展组的EC2实例"，AWS CDK MCP服务器就能生成完整的基础设施代码。你还可以进一步询问："这个架构的成本是多少？" AWS定价MCP服务器会立即提供详细的成本估算。

数据管道构建

当需要构建数据处理管道时，你可以说："使用AWS Glue创建一个ETL作业来处理S3中的JSON数据"，AWS数据处理MCP服务器会生成完整的Glue作业配置和脚本。

应用程序开发

对于应用开发，Frontend MCP服务器可以提供React和现代Web开发指导，而AWS Diagram MCP服务器可以生成架构图，帮助你可视化设计。

运维监控

在运维方面，Amazon CloudWatch MCP服务器可以分析指标、警报和日志，帮助进行故障排除。AWS Cost Explorer MCP服务器提供详细的成本分析和报告，帮助你优化云支出。

快速开始使用

安装准备

1. 安装uv工具：从Astral^[1]安装uv
2. 安装Python：使用uv python install 3.10
3. 配置AWS凭证：确保你有访问所需服务的权限
4. 添加到MCP客户端配置

配置示例

对于Amazon Q Developer CLI，在~/.aws/amazonq/mcp.json中配置：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-api-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-api-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_REGION": "us-east-1"
      }
    },
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_DOCUMENTATION_PARTITION": "aws"
      }
    }
  }
}

对于VS Code，在.vscode/mcp.json中配置：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.cdk-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.cdk-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

一键安装

大多数MCP服务器都提供了一键安装按钮，支持流行的MCP客户端如Cursor和VS Code。只需点击相应的安装按钮，即可快速配置服务器。

本地与远程MCP服务器选择

AWS MCP服务器可以在本地开发机器上运行，也可以在云端远程运行。以下是每种方法的适用场景：

本地MCP服务器

• 开发与测试：非常适合本地开发、测试和调试
• 离线工作：在网络连接有限时继续工作
• 数据隐私：将敏感数据和凭证保存在本地机器
• 低延迟：最少的网络开销，响应时间更快
• 资源控制：直接控制服务器资源和配置

远程MCP服务器

• 团队协作：在团队间共享一致的服务器配置
• 资源密集型任务：将繁重的处理卸载到专用云资源
• 始终可用：从任何地方、任何设备访问MCP服务器
• 自动更新：自动获取最新功能和安全补丁
• 可扩展性：轻松处理不同的工作负载，无需本地资源约束

实际使用技巧

Vibe Coding体验

使用这些MCP服务器与AI编码助手可以进行"氛围编程"。以下是一些改进体验的技巧：

1. 明确指示：在提示中明确指定要使用的MCP服务器，例如"使用Terraform MCP服务器，为我的Web应用创建基础设施"

2. 渐进式交互：从简单任务开始，逐步增加复杂性，让AI助手逐步建立上下文

3. 验证输出：始终检查生成的代码或配置，特别是对于生产环境

4. 利用多个服务器：结合使用多个MCP服务器来完成复杂任务，例如使用CDK服务器创建基础设施，然后使用定价服务器估算成本

成本优化

使用AWS Pricing MCP服务器和AWS Cost Explorer MCP服务器，你可以在部署前估算成本："这个CDK项目的预计月成本是多少？"或者"你能帮我理解这个基础设施设计的潜在AWS服务费用吗？"

行业应用案例

医疗与生命科学

AWS HealthOmics MCP服务器可以生成、运行、调试和优化生命科学工作流，而AWS HealthLake MCP服务器可以创建、管理、搜索和优化FHIR医疗数据工作流。

金融服务

对于金融服务公司，可以使用AWS MCP服务器进行合规性检查、成本分析和架构审查，确保符合行业标准。

电子商务

电子商务平台可以利用多个MCP服务器来管理其云基础设施，从数据库优化到成本控制，再到应用程序部署。

未来展望

AWS MCP Servers代表了AI与云计算融合的重要里程碑。随着技术的不断发展，我们可以期待：

• 更多专业化服务器：覆盖更广泛的AWS服务和使用场景
• 增强的集成能力：与更多开发工具和环境深度集成
• 智能化提升：更智能的上下文理解和建议生成
• 社区贡献：开源社区的积极参与将带来更多创新功能

结语

AWS MCP Servers项目为开发者和云工程师提供了一个强大的工具集，将AI助手的自然语言理解能力与AWS的丰富服务相结合。无论你是初学者还是经验丰富的AWS专家，这些服务器都能显著提高你的工作效率，减少错误，并确保你始终使用AWS的最佳实践。

通过将复杂的云操作转化为简单的对话，AWS MCP Servers正在重新定义我们与云基础设施交互的方式。现在就开始探索这个令人兴奋的项目，体验AI驱动的云开发的未来吧！

要了解更多信息、查看详细文档或参与贡献，请访问项目的GitHub仓库。加入这个快速发展的社区，共同塑造AI增强云计算的未来。

参考资料