MCP Aws: Ai Agent For Aws Ec2 Management

🚀 MCP - AWS：AWS EC2管理のAIエージェント

こんにちは、MCP - AWS へようこそ！これは、OpenAIエージェントとMCPサーバーを組み合わせてAWS EC2インスタンスを管理する、シンプルで強力なAI駆動のアプリケーションです。このアプリを使用すると、ターミナルで自然言語コマンドを使って、EC2インスタンスのプロビジョニングと終了を行うことができます。🖥️✨

🎥 デモビデオ

デモビデオを見て、MCP - AWSの実際の動作を確認しましょう！🚀

✨ 主な機能

1. EC2インスタンスのプロビジョニング：AIエージェントにEC2インスタンスを作成するように指示するだけで、すべての作業を行い、インスタンスIDを提供します。🛠️
2. EC2インスタンスの終了：インスタンスIDを提供すると、エージェントがそのインスタンスを終了します。❌
3. MCPサーバーの統合：カスタムMCPサーバーをOpenAIエージェントSDKとどのように作成し、統合するかを探索します。🧩

🔧 MCPサーバー内のツール

MCPサーバーは、2つのツールを含むカスタムサーバーです。

1. initiate_aws_ec2_instance：AWS EC2インスタンスを作成します。
2. terminate_aws_ec2_instance：インスタンスIDを指定して、AWS EC2インスタンスを終了します。

🚀 クイックスタート

前提条件

1. Python 3.12以上（ローカル設定用）または Docker（コンテナ化設定用）
2. AWS IAMロール：EC2インスタンスを管理する権限を持つIAMロールを作成します。
3. 環境変数：以下の変数を含む .env ファイルを準備します。
   • AWS_ACCESS_KEY_ID
   • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
   • AWS_DEFAULT_REGION
   • OPENAI_API_KEY
   • AMI_ID
   • INSTANCE_TYPE
   • KEY_NAME
   • SECURITY_GROUP_IDS
   • AWS_REGION

🏃‍♂️ アプリケーションの実行

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/anirban1592/mcp-server-aws.git
   cd mcp-aws
   

2. 前提条件で説明した通りに .env ファイルを作成します。

オプション1：Docker設定（推奨）

3. Dockerイメージをビルドします。

   docker image build -t my-mcp .
   

4. コンテナを実行します。

   docker container run -it my-mcp
   

オプション2：ローカル設定

3. 仮想環境を作成し、アクティブ化します。

   pip install uv
   uv venv .venv
   # Windows
   .venv\Scripts\activate
   # Unix/MacOS
   source .venv/bin/activate
   

4. アプリケーションを実行します。

   cd openai-agent/
   uv run agent.py
   

💬 AIエージェントの使用

1. EC2インスタンスを作成します。

   入力コマンド：EC2インスタンスを作成する
   

2. EC2インスタンスを終了します。

   入力コマンド：インスタンスIDが <instance-id> のEC2インスタンスを終了する
   

⚠️ 重要提示

AWS IAMロールと認証情報の使用は自己責任で行ってください。AWSのセキュリティベストプラクティスに従うようにしてください。

このアプリケーションは学習目的でのみ使用されるもので、料金問題やセキュリティイベントについては一切責任を負いません。

📚 ドキュメント

このプロジェクトでは、以下のことを示しています。

1. MCPサーバーをOpenAIエージェントSDKとどのように統合するか
2. AWSリソース管理用のシンプルなAI駆動アプリケーションをどのように構築するか

AIとMCPサーバーの強力な機能を楽しんでください！🌟