Baryhuang MCP Server Aws Resources Python

🚀 AWS リソース MCP サーバー

このプロジェクトは、Python で実装された AWS リソース MCP サーバーです。boto3 ライブラリを使用して AWS リソースのクエリと管理を行います。S3、EC2、DynamoDB などの複数の AWS サービスをサポートし、Docker コンテナで実行することができます。

🚀 クイックスタート

このサーバーを使用することで、AWS リソースの管理とクエリが簡単に行えます。以下のセクションでは、サーバーの機能、インストール方法、使用例などを詳しく説明します。

✨ 主な機能

サポートされるサービス

• S3：バケットの一覧表示、ファイルのアップロード/ダウンロードなどの操作が可能です。
• EC2：インスタンスの状態を確認し、インスタンスの起動/停止などの操作ができます。
• DynamoDB：テーブルデータの読み書き、インデックスのクエリなどの操作が可能です。
• IAM：ユーザーと権限の管理ができます。

クエリ例

# すべての S3 バケットをリストする
{
  "operation": "list_buckets",
  "params": {}
}

# EC2 インスタンスの状態を取得する
{
  "operation": "describe_instances",
  "params": {
    "InstanceIds": ["i-12345678"]
  }
}

📦 インストール

Docker インストール

サポートされるプラットフォーム

• Linux/amd64
• Linux/arm64
• Linux/arm/v7

方法 1: Docker Hub から取得

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

方法 2: ローカルでビルド

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

コンテナを実行するには、以下のコマンドを使用します。

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

または、設定ファイルとローカルの認証情報を使用することもできます。

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

クロスプラットフォームでの公開

複数のプラットフォームにイメージをプッシュするには、以下の手順に従ってください。

1. 新しいビルダーインスタンスを作成する（まだ作成していない場合）

   docker buildx create --use
   

2. マルチプラットフォームのイメージをビルドしてプッシュする

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

3. 指定されたプラットフォームでイメージが使用可能かを確認する

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

💻 使用例

基本的な使用法

import requests

# MCP サーバーのアドレスを初期化する
mcp_server_url = "http://localhost:5000"

# S3 バケットをリストする
response = requests.post(mcp_server_url, json={
    "operation": "list_buckets",
    "params": {}
})
print(response.json())

# EC2 インスタンスの状態を取得する
response = requests.post(mcp_server_url, json={
    "operation": "describe_instances",
    "params": {
        "InstanceIds": ["i-12345678"]
    }
})
print(response.json())

Claude Desktop を使用する場合

Docker 実行例

例 1: ACCESS_KEY_ID と SECRET_ACCESS_KEY を使用する

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

例 2: PROFILE とローカルの AWS 認証情報をマウントする

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

📚 ドキュメント

使用方法

1. AWS 認証情報を設定する：コンテナを実行する前に、AWS 認証情報（アクセスキー ID とシークレットアクセスキー）を正しく設定してください。
2. リージョンを選択する：AWS_DEFAULT_REGION 環境変数を設定することで、デフォルトのリージョンを指定することができます。また、呼び出し時に明示的にリージョンを指定することもできます。
3. API を使用する：MCP サーバーに HTTP リクエストを送信し、必要な AWS 操作とパラメータを含めます。

🔧 注意事項

⚠️ 重要提示

AWS 認証情報の安全性を確保し、漏洩を避けてください。

💡 使用建议

最新の機能とセキュリティ修正を取得するために、定期的に依存ライブラリを更新してください。

以上の手順に従うことで、ローカルまたはクラウド環境でこの MCP サーバーを簡単にデプロイし、AWS リソースの管理とクエリを行うことができます。