一个通过MCP协议查询AWS成本数据和Bedrock使用日志的工具

该项目展示了如何将AWS Bedrock的对话式AI能力通过MCP服务器架构与关系型数据库集成，实现自然语言查询数据库的功能。

该项目展示了一个基于AWS Lambda的无服务器MCP（模型上下文协议）工具实现，包含Python服务端和TypeScript客户端，支持流式HTTP通信。服务端简化了MCP工具开发流程，内置会话状态管理，并演示了与Amazon Bedrock的集成。

一个实现模型上下文协议(MCP)的参考项目，提供LLM与应用程序之间的工具调用标准，包含本地和远程调用实现，并集成AWS Bedrock和Claude 3.7。

一个基于AWS Bedrock和Cloudflare Workers的知识库搜索MCP服务器项目，支持AI助手通过协议搜索文档内容。

该项目是一个AWS Bedrock Guardrails管理服务器，提供创建、编辑、删除和导出防护栏（包括所有策略类型）的功能，并支持将配置导出为Terraform文件。

一个通过Anthropic的MCP协议分析AWS Bedrock使用日志的命令行工具和API，提供模型使用统计、用户分析和自然语言查询功能。

AWS数据库服务的MCP服务器设置指南，支持多种数据库类型与Amazon Bedrock模型集成

该项目是一个基于Anthropic MCP协议的AWS成本分析工具，通过Claude模型提供自然语言交互界面，可查询AWS Cost Explorer和Bedrock模型调用日志数据，支持本地和远程部署。

基于Spring AI框架的MCP服务器项目，采用Sync SSE传输协议，集成AWS Bedrock服务并使用PostgreSQL向量存储。