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今天我們就詳細給大家介紹一下這個專為云計算生態而生的AWS MCP服務套裝！什么是 MCP ？什么是又是AWS MCP ？Model Context Protocol（MCP）是一種開放協議，設計初衷就是實現大型語言模型（LLM）與外部數據源和工具的無縫集成。無論是構建 AI 支持的 IDE、增強聊天界面，還是創建自定義 AI 工作流，MCP 都能夠給我們提供一種標準化的方式，將 LLM 與所需的環境上下文連接起來。

簡單來說，MCP就是一座橋，一座讓AI應用程序能夠輕松訪問外部資源的AI智能高速大橋。而我們今天要聊的AWS MCP 服務器套件就是基于這一協議，通過一系列模塊化的服務器，為我們開發人員提供了對 AWS 文檔、知識庫等資源的直接訪問能力。

這些服務器不僅能夠幫助我們開發者快速獲取所需要的信息，還能通過AI幫助我們輔助生成代碼、優化項目技術架構設計，甚至生成一套全面的成本分析報告。

AWS MCP 服務器套件的核心功能

AWS MCP服務器套件由多個獨立的服務器構成，每個服務器都針對特定的開發需求提供了針對性的功能支持。下面是其中幾個核心服務器的詳細介紹：

核心MCP服務器：
- 核心MCP服務器是整個套件的“大腦”，負責管理和協調其他服務器的運行。
- 它的主要功能包括：自動 MCP 服務器管理，通過集中配置和自動化管理，簡化了多個服務器的部署和維護；規劃與指導，為其他服務器提供編排和指導，確保它們能夠按照最佳效率運行；UVX 安裝支持，支持通過 UVX 工具快速安裝和配置服務器。
- 對于我們開發人員來說，核心MCP服務器的最大價值在于，它能夠顯著降低管理復雜度，節約管理成本，讓我們整個團隊把精力都專注在業務邏輯的實現。
AWS文檔MCP服務器：
- 它的功能主要是文檔檢索，通過官方 AWS API檢索文檔，快速找到所需信息；以及內容推薦，根據上下文推薦相關文檔頁面，幫助開發人員更快速高效地解決問題；以及格式轉換的支持，能夠將文檔內容轉換為Markdown 格式，便于我們開發人員整合到開發流程中。
- 咱們可以試想一下，在編寫 AWS 服務代碼時，你只需要通過MCP客戶端查詢所需要的相關文檔，服務器就能直接返回你需要的內容，這種無縫的體驗，對我們開發效率的提升幫助有多大？！
Amazon Bedrock 知識庫檢索 MCP 服務器：
- 這是 AWS專門為我們開發小伙伴們提供的生成式AI服務。
- 主要功能包括：知識庫發現，自動發現知識庫及其數據源，幫助開發人員快速定位相關信息；自然語言查詢，支持通過自然語言提問，直接從知識庫中獲取想要的答案。支持結果過濾與排序，按數據源過濾和重新排序結果，確保返回的信息精準且相關。
- 這一服務器特別適合在實際開發過程中遇到需要從海量數據中提取關鍵信息的場景，比如數據分析、智能問答等等。
AWS CDK MCP 服務器：
- 是AWS提供的AI智能化基礎代碼生成工具，專門幫助開發人員優化CDK項目的開發流程。
- 主要功能包括：項目架構分析，分析 CDK 項目結構，提供改進建議；構造推薦：推薦最佳的CDK構造，確保代碼符合AWS最優策略。
- 這項功能對于那些需要管理復雜云基礎設施的團隊來說太重要了，它能夠大幅提升團隊代碼質量和開發效率。
成本分析 MCP 服務器：
- 它是個優化成本的智能助手，成本管理毫無疑問是企業使用云計算時最先考慮的問題。
- 成本分析MCP服務器通過下面這些功能，幫助開發人員和企業更好地控制AWS成本：首先是成本數據可視化，支持分析和可視化 AWS 成本數據，直觀呈現成本分布；自然語言查詢，通過自然語言提問，快速獲取成本相關的關鍵信息；報告生成：能夠幫助我們生成詳細的成本報告，優化資源使用。
- 這個服務器特別適合需要精細化管理云資源的企業，它能夠幫助團隊發現并優化掉潛在的成本優化點，這就大大的節省的不必要的開支。
Amazon Nova Canvas MCP 服務器：
- 圖像生成工具，為開發者提供了基于文本的圖像生成能力。
- 主要功能包括：文本對話方式的圖像生成，通過輸入文本描述，快速生成符合需求的圖片；顏色定制，支持基于特定調色板的圖像生成，滿足我們個性化設計需求。
- 支持工作區集成，能夠將生成的圖像保存到工作區，便于我們后續使用，安全方面支持AWS身份驗證，通過配置文件進行AWS身份驗證，確保安全性和合規性。
- 這一服務器主要應用場景就是需要快速生成高質量圖像，比如UI 設計、營銷素材的制作等等吧。

MCP 服務器套件的安裝與配置

這么多的服務組件，實際應用起來得多麻煩啊？？不用怕哈哈，AWS MCP 服務器套件的安裝和配置非常簡單，下面我們以核心MCP服務器配置為例，來給大家簡單介紹下：

核心MCP服務器配置前置條件：

Python 3.12 或更高版本
uv
配置了Bedrock訪問權限的AWS憑證
Node.js （用于 UVX 安裝）
必配置的環境變量：

MCP_CONFIG_PATH- MCP 配置文件的路徑（例如
/Users/username/Library/Application Support/vscode/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json)

設置環境變量，我們可以在 shell 配置文件中設置這些環境變量：

~/.zshrc
~/.bashrc
# Add to your shell profile
export MCP_CONFIG_PATH="/path/to/your/mcp/config.json"

也可以在環境運行時設置此項變量：

MCP_CONFIG_PATH="/path/to/your/mcp/config.json" python -m mcp_core.server.server

安裝，下面是一些我們可以在AWS中使用MCP的一些方法，AWS后續也會增更多新功能，包括Amazon Q Developer CLI：（例如，對于Amazon Q Developer CLI MCP）：

~/.aws/amazonq/mcp.json
{
"mcpServers": {
"awslabs.core-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"awslabs.core-mcp-server@latest"
],
"env": {
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
"MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp server settings"
},
"autoApprove": [],
"disabled": false
}
}
}

So,這就完成了，配置就是這么簡單！