MCP Aws: Ai Agent For Aws Ec2 Management

🚀 MCP - AWS：AWS EC2 管理的 AI 代理

MCP - AWS 是一款简单且强大的 AI 驱动应用程序。它巧妙结合了 OpenAI 代理和 MCP 服务器，让您能够通过终端使用自然语言命令，轻松地进行 AWS EC2 实例的创建与终止操作，极大提升了管理效率。🖥️✨

🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.12+（用于本地设置）或 Docker（用于容器化设置）
• AWS IAM 角色：需创建一个具备管理 EC2 实例权限的 IAM 角色。
• 环境变量：准备一个包含以下变量的 .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

🏃‍♂️ 运行应用程序

克隆仓库

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

创建 .env 文件

按照先决条件中的要求创建 .env 文件。

选项 1：Docker 设置（推荐）

• 构建 Docker 镜像：

docker image build -t my-mcp .

• 运行容器：

docker container run -it my-mcp

选项 2：本地设置

• 创建并激活虚拟环境：

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

• 运行应用程序：

cd openai-agent/
uv run agent.py

💬 使用 AI 代理

• 创建 EC2 实例：

输入您的命令：创建一个 EC2 实例

• 终止 EC2 实例：

输入您的命令：终止实例 ID 为 <instance-id> 的 EC2 实例

✨ 主要特性

1. 创建 EC2 实例：您只需告知 AI 代理创建一个 EC2 实例，它就能自动完成所有操作，并提供实例 ID。🛠️
2. 终止 EC2 实例：提供实例 ID，代理会为您终止该实例。❌
3. MCP 服务器集成：可探索如何创建和集成自定义 MCP 服务器与 OpenAI 代理 SDK。🧩

📦 安装指南

环境准备

确保满足先决条件中的各项要求，包括安装 Python 3.12+ 或 Docker，创建 AWS IAM 角色，以及准备好 .env 文件。

运行步骤

按照上述运行应用程序的步骤，选择合适的方式（Docker 或本地）来启动 MCP - AWS。

📚 详细文档

🎥 演示视频

观看演示视频，直观了解 MCP - AWS 的实际操作！🚀

🛠️ MCP 服务器中的工具

MCP 服务器是一个自定义服务器，包含以下两个实用工具：

• initiate_aws_ec2_instance：用于创建一个 AWS EC2 实例。
• terminate_aws_ec2_instance：可通过实例 ID 终止 AWS EC2 实例。

📚 学习要点

该项目展示了：

1. 如何将 MCP 服务器与 OpenAI 代理 SDK 集成。
2. 如何构建一个简单的 AI 驱动的应用程序来进行 AWS 资源管理。

⚠️ 重要提示

• IAM 角色和凭证：请自行承担 AWS IAM 角色和凭证的风险。务必遵循 AWS 安全最佳实践。
• 计费与安全：此应用程序仅用于学习目的，我们不对任何计费问题或安全事件负责。

希望您能尽情探索 AI 和 MCP 服务器的强大功能！🌟