AWS MCP Servers智能协议套件，让AI助手全面掌握AWS服务与云资源管理

AWS MCP Servers：让AI助手全面掌握AWS服务的智能协议套件

你是否曾经在使用AI编程助手时，发现它对最新的AWS服务特性了解不足，或者无法直接操作你的云资源？AWS MCP Servers的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一套基于Model Context Protocol（MCP）的专用服务器集合，可以让AI助手实时访问AWS文档、管理云资源，并提供最佳实践指导。本文将带你全面了解这个云原生开发的潜力新星。

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AWS MCP Servers项目目录截图

AWS MCP Servers核心亮点

🌟 实时知识接入：通过MCP协议，AI助手可以访问最新的AWS文档、API参考和最佳实践，确保生成的代码和建议始终基于最新信息。

🎯 全栈服务覆盖：提供从基础设施管理到AI服务的全面支持，包括CDK、Terraform、DynamoDB、Bedrock等40+专用MCP服务器。

🔒 安全可控：支持本地和远程两种部署模式，敏感数据可完全保留在本地环境中，同时提供AWS托管的安全远程服务。

🧩 开箱即用：提供一键安装配置，完美集成Amazon Q Developer、Cursor、VS Code、Claude Code等主流AI开发工具。

AWS MCP Servers快速开始

只需几步，你就能在本地配置并使用AWS MCP Servers：

1. 环境准备：

   # 安装uv包管理器
   $ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   # 安装Python 3.10
   $ uv python install 3.10

2. 配置AWS凭证：

   $ aws configure

3. 添加MCP服务器配置（以Amazon Q CLI为例）：
   在~/.aws/amazonq/mcp.json中添加：

   {
   "mcpServers": {
   "awslabs.core-mcp-server": {
   "command": "uvx",
   "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
   "env": {"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"}
   }
   }
   }

AWS MCP Servers应用场景

场景一：智能基础设施编码：开发者可以使用AWS CDK MCP Server或Terraform MCP Server，通过自然语言描述让AI助手生成符合最佳实践的基础设施代码。

场景二：实时文档查询：技术写作者和开发者可以通过AWS Knowledge MCP Server，让AI助手实时查询最新的AWS文档和API参考，确保技术内容的准确性。

场景三：数据操作自动化：数据工程师可以使用DynamoDB MCP Server、Aurora MCP Server等，通过对话方式执行数据库查询、表管理等操作。

场景四：成本优化分析：架构师可以通过AWS Pricing MCP Server，询问”这个架构设计的月度成本预估是多少？”并获得详细的成本分析。

用户案例：目前，众多企业和开发团队都在使用AWS MCP Servers来提升其云原生开发效率，特别是在基础设施即代码、AI应用开发和数据工程等领域。

AWS MCP Servers链接

awslabs / mcp项目地址：https://github.com/awslabs/mcp

本文地址：https://www.tgoos.com/21552