Mcp2lambda

🚀 MCP2Lambda 項目指南

MCP2Lambda 是一款實用工具，可將模型控制協議 (MCP) 集成到 AWS Lambda 函數中。藉助它，AI 模型能直接調用後端服務或 API 來處理複雜任務，極大提升了模型的應用能力。

🚀 快速開始

MCP2Lambda 能助力 AI 模型通過 AWS Lambda 函數調用後端服務或 API。以下是使用該工具的基本步驟：

1. 完成安裝（可選擇快速安裝或手動安裝）。
2. 配置 AWS 憑證並部署示例 Lambda 函數。
3. 啟動 MCP 服務器。

✨ 主要特性

• 樣例 Lambda 函數豐富：提供多個實用的 Lambda 函數，如根據電子郵件地址獲取客戶 ID、根據客戶 ID 獲取詳細信息以及在 Lambda 環境中運行任意 Python 代碼等。
• 支持高級集成：支持與 Amazon Bedrock 的 Converse API 集成，可通過 MCP 協議使用 Bedrock 提供的各種模型。
• 可配置性強：可針對 Claude Desktop 進行配置，滿足不同場景需求。

📦 安裝指南

快速安裝

使用以下命令快速安裝 MCP2Lambda：

uv npm install mcp2lambda --save

手動安裝

1. 克隆倉庫：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp2lambda.git
   cd mcp2lambda
   

2. 安裝依賴項：

   npm install
   

📚 詳細文檔

配置指南

AWS 憑證配置

確保已正確配置 AWS 憑證。可以通過以下命令完成：

aws configure

示例 Lambda 函數部署

1. 進入 sample_functions 目錄：

   cd sample_functions
   

2. 構建和部署函數：

   sam build && sam deploy
   

啟動 MCP 服務器

在終端中運行：

cd mcp2lambda
uv run main.py

💻 使用示例

基礎用法

樣例 Lambda 函數使用

1. CustomerIdFromEmail

根據電子郵件地址獲取客戶 ID。示例用法：

getIdByEmail("user@example.com");

2. CustomerInfoFromId

根據客戶 ID 獲取詳細信息。示例用法：

getCustomerInfo(customerId);

3. RunPythonCode

在 Lambda 環境中運行任意 Python 代碼。示例用法：

executePython("print('Hello, World!')");

高級用法

Amazon Bedrock 集成

MCP2Lambda 支持與 Amazon Bedrock 的 Converse API 集成，允許通過 MCP 協議使用 Bedrock 提供的各種模型。

安裝依賴項

uv pip install -e .

啟動客戶端

python main.py

Claude Desktop 配置

在配置文件中添加以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "mcp2lambda": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<完整路徑到 mcp2lambda 目錄>",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}