MCP Server Aws Resources Python

一个基于MCP协议的AWS资源查询服务器，通过Docker容器提供安全的Python执行环境，支持通过boto3查询和管理AWS资源。

云平台开发者工具 #AWS管理 #MCP服务 #Python工具 #Docker应用 .Python

评分 : 2.5分

下载量 : 7.7K

更新时间 : 2025-04-29

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什么是AWS资源MCP服务器？

AWS资源MCP服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器实现，允许您通过Python代码查询和管理AWS资源。它基于Docker容器运行，支持多种AWS服务。

如何使用AWS资源MCP服务器？

只需设置环境变量并启动服务器，即可开始查询和管理AWS资源。支持通过Docker镜像快速部署。

适用场景

适用于需要快速查询和管理AWS资源的开发者和运维人员，例如列出S3桶、获取CodePipeline部署状态等。

主要功能

动态资源查询

支持通过Python代码查询任意AWS资源，例如S3桶、EC2实例等。

安全执行环境

提供受限的代码执行环境，确保安全性。

JSON输出

自动将结果序列化为JSON格式，方便后续处理。

优势

基于Python和boto3，易于使用和扩展。

支持跨平台部署，兼容Linux/amd64、arm64等多种架构。

无需安装复杂依赖，直接通过Docker镜像运行。

灵活的权限控制，用户角色决定可执行的操作。

局限性

未限制只读操作，可能涉及管理操作，请谨慎使用。

仅支持Docker容器部署，对无容器环境的支持有限。

依赖AWS凭证，需妥善保管AWS密钥。

如何使用

安装Docker

确保本地已安装Docker，并验证其版本是否支持多平台构建。

拉取镜像

从Docker Hub拉取最新版本的镜像。

启动服务器

通过环境变量配置AWS凭证并启动容器。

使用案例

列出所有S3桶

通过Python代码查询并列出所有S3桶。

获取最新的CodePipeline部署记录

通过Python代码获取最近成功的CodePipeline部署记录。

常见问题

如何确保服务器的安全性？

是否支持只读操作？

如何更新服务器镜像？

🚀 AWS 资源 MCP 服务器

本项目的 AWS 资源 MCP 服务器，可让您借助 Claude Desktop 对 AWS 资源进行查询与操作，为用户提供了便捷的资源管理途径。

🚀 快速开始

按照以下步骤，您可以轻松设置并使用 AWS 资源 MCP 服务器。

📦 安装指南

方法一：从 Docker 镜像仓库拉取

docker pull buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest

方法二：本地构建

docker build -t mcp-server-aws-resources .

💻 使用示例

运行容器

基础用法

使用 ACCESS_KEY_ID 和 SECRET_ACCESS_KEY 运行容器：

docker run \
  -e AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id_here \
  -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key_here \
  -e AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1 \
  buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest

高级用法

使用 PROFILE 并挂载本地 AWS 凭据运行容器：

docker run \
  -e AWS_PROFILE=default \
  -v ~/.aws:/root/.aws \
  buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest

多平台发布

基础用法

创建新的构建器实例（若尚未创建）：

docker buildx create --use

高级用法

构建并推送到多个平台：

docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64,linux/arm/v7 -t buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest --push .

验证镜像是否在指定平台上可用：

docker buildx imagetools inspect buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest

在 Claude Desktop 上使用

使用 Docker 运行

基础用法

使用 ACCESS_KEY_ID 和 SECRET_ACCESS_KEY：

{
  "mcpServers": {
    "aws-resources": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id_here",
        "-e",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key_here",
        "-e",
        "AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1",
        "buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest"
      ]
    }
  }
}

高级用法

使用 PROFILE 和挂载本地 AWS 凭据：

{
  "mcpServers": {
    "aws-resources": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "AWS_PROFILE=default",
        "-v",
        "~/.aws:/root/.aws",
        "buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest"
      ]
    }
  }
}

使用 Git 克隆代码运行

高级用法

使用 PROFILE 运行：

{
  "mcpServers": {
    "aws": {
      "command": "/Users/gmr/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/<your-path>/mcp-server-aws-resources-python",
        "run",
        "src/mcp_server_aws_resources/server.py",
        "--profile",
        "testing"
      ]
    }
  }
}