MCP Aws: Ai Agent For Aws Ec2 Management

🚀 MCP - AWS：AWS EC2 管理的 AI 代理

MCP - AWS 是一款簡單且強大的 AI 驅動應用程序。它巧妙結合了 OpenAI 代理和 MCP 服務器，讓您能夠通過終端使用自然語言命令，輕鬆地進行 AWS EC2 實例的創建與終止操作，極大提升了管理效率。🖥️✨

🚀 快速開始

先決條件

• Python 3.12+（用於本地設置）或 Docker（用於容器化設置）
• AWS IAM 角色：需創建一個具備管理 EC2 實例權限的 IAM 角色。
• 環境變量：準備一個包含以下變量的 .env 文件：
  • 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

🏃‍♂️ 運行應用程序

克隆倉庫

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

創建 .env 文件

按照先決條件中的要求創建 .env 文件。

選項 1：Docker 設置（推薦）

• 構建 Docker 鏡像：

docker image build -t my-mcp .

• 運行容器：

docker container run -it my-mcp

選項 2：本地設置

• 創建並激活虛擬環境：

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

• 運行應用程序：

cd openai-agent/
uv run agent.py

💬 使用 AI 代理

• 創建 EC2 實例：

輸入您的命令：創建一個 EC2 實例

• 終止 EC2 實例：

輸入您的命令：終止實例 ID 為 <instance-id> 的 EC2 實例

✨ 主要特性

1. 創建 EC2 實例：您只需告知 AI 代理創建一個 EC2 實例，它就能自動完成所有操作，並提供實例 ID。🛠️
2. 終止 EC2 實例：提供實例 ID，代理會為您終止該實例。❌
3. MCP 服務器集成：可探索如何創建和集成自定義 MCP 服務器與 OpenAI 代理 SDK。🧩

📦 安裝指南

環境準備

確保滿足先決條件中的各項要求，包括安裝 Python 3.12+ 或 Docker，創建 AWS IAM 角色，以及準備好 .env 文件。

運行步驟

按照上述運行應用程序的步驟，選擇合適的方式（Docker 或本地）來啟動 MCP - AWS。

📚 詳細文檔

🎥 演示視頻

觀看演示視頻，直觀瞭解 MCP - AWS 的實際操作！🚀

🛠️ MCP 服務器中的工具

MCP 服務器是一個自定義服務器，包含以下兩個實用工具：

• initiate_aws_ec2_instance：用於創建一個 AWS EC2 實例。
• terminate_aws_ec2_instance：可通過實例 ID 終止 AWS EC2 實例。

📚 學習要點

該項目展示了：

1. 如何將 MCP 服務器與 OpenAI 代理 SDK 集成。
2. 如何構建一個簡單的 AI 驅動的應用程序來進行 AWS 資源管理。

⚠️ 重要提示

• IAM 角色和憑證：請自行承擔 AWS IAM 角色和憑證的風險。務必遵循 AWS 安全最佳實踐。
• 計費與安全：此應用程序僅用於學習目的，我們不對任何計費問題或安全事件負責。

希望您能盡情探索 AI 和 MCP 服務器的強大功能！🌟