AWS MCP 服务器套件：如何用AI重塑云开发逻辑？

AWS MCP 服务套装介绍

做过云计算相关业务开发的小伙伴一定对AWS服务不陌生，在“无应用不MCP”的今天怎么能少了云计算领域的大哥大AWS MCP?

今天我们就详细给大家介绍一下这个专为云计算生态而生的AWS MCP服务套装！什么是 MCP ？什么是又是AWS MCP ？Model Context Protocol（MCP）是一种开放协议，设计初衷就是实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成。无论是构建 AI 支持的 IDE、增强聊天界面，还是创建自定义 AI 工作流，MCP 都能够给我们提供一种标准化的方式，将 LLM 与所需的环境上下文连接起来。

简单来说，MCP就是一座桥，一座让AI应用程序能够轻松访问外部资源的AI智能高速大桥。而我们今天要聊的AWS MCP 服务器套件就是基于这一协议，通过一系列模块化的服务器，为我们开发人员提供了对 AWS 文档、知识库等资源的直接访问能力。

这些服务器不仅能够帮助我们开发者快速获取所需要的信息，还能通过AI帮助我们辅助生成代码、优化项目技术架构设计，甚至生成一套全面的成本分析报告。

AWS MCP 服务器套件的核心功能

AWS MCP服务器套件由多个独立的服务器构成，每个服务器都针对特定的开发需求提供了针对性的功能支持。下面是其中几个核心服务器的详细介绍：

核心MCP服务器：
- 核心MCP服务器是整个套件的“大脑”，负责管理和协调其他服务器的运行。
- 它的主要功能包括：自动 MCP 服务器管理，通过集中配置和自动化管理，简化了多个服务器的部署和维护；规划与指导，为其他服务器提供编排和指导，确保它们能够按照最佳效率运行；UVX 安装支持，支持通过 UVX 工具快速安装和配置服务器。
- 对于我们开发人员来说，核心MCP服务器的最大价值在于，它能够显著降低管理复杂度，节约管理成本，让我们整个团队把精力都专注在业务逻辑的实现。
AWS文档MCP服务器：
- 它的功能主要是文档检索，通过官方 AWS API检索文档，快速找到所需信息；以及内容推荐，根据上下文推荐相关文档页面，帮助开发人员更快速高效地解决问题；以及格式转换的支持，能够将文档内容转换为Markdown 格式，便于我们开发人员整合到开发流程中。
- 咱们可以试想一下，在编写 AWS 服务代码时，你只需要通过MCP客户端查询所需要的相关文档，服务器就能直接返回你需要的内容，这种无缝的体验，对我们开发效率的提升帮助有多大？！
Amazon Bedrock 知识库检索 MCP 服务器：
- 这是 AWS专门为我们开发小伙伴们提供的生成式AI服务。
- 主要功能包括：知识库发现，自动发现知识库及其数据源，帮助开发人员快速定位相关信息；自然语言查询，支持通过自然语言提问，直接从知识库中获取想要的答案。支持结果过滤与排序，按数据源过滤和重新排序结果，确保返回的信息精准且相关。
- 这一服务器特别适合在实际开发过程中遇到需要从海量数据中提取关键信息的场景，比如数据分析、智能问答等等。
AWS CDK MCP 服务器：
- 是AWS提供的AI智能化基础代码生成工具，专门帮助开发人员优化CDK项目的开发流程。
- 主要功能包括：项目架构分析，分析 CDK 项目结构，提供改进建议；构造推荐：推荐最佳的CDK构造，确保代码符合AWS最优策略。
- 这项功能对于那些需要管理复杂云基础设施的团队来说太重要了，它能够大幅提升团队代码质量和开发效率。
成本分析 MCP 服务器：
- 它是个优化成本的智能助手，成本管理毫无疑问是企业使用云计算时最先考虑的问题。
- 成本分析MCP服务器通过下面这些功能，帮助开发人员和企业更好地控制AWS成本：首先是成本数据可视化，支持分析和可视化 AWS 成本数据，直观呈现成本分布；自然语言查询，通过自然语言提问，快速获取成本相关的关键信息；报告生成：能够帮助我们生成详细的成本报告，优化资源使用。
- 这个服务器特别适合需要精细化管理云资源的企业，它能够帮助团队发现并优化掉潜在的成本优化点，这就大大的节省的不必要的开支。
Amazon Nova Canvas MCP 服务器：
- 图像生成工具，为开发者提供了基于文本的图像生成能力。
- 主要功能包括：文本对话方式的图像生成，通过输入文本描述，快速生成符合需求的图片；颜色定制，支持基于特定调色板的图像生成，满足我们个性化设计需求。
- 支持工作区集成，能够将生成的图像保存到工作区，便于我们后续使用，安全方面支持AWS身份验证，通过配置文件进行AWS身份验证，确保安全性和合规性。
- 这一服务器主要应用场景就是需要快速生成高质量图像，比如UI 设计、营销素材的制作等等吧。

MCP 服务器套件的安装与配置

这么多的服务组件，实际应用起来得多麻烦啊？？不用怕哈哈，AWS MCP 服务器套件的安装和配置非常简单，下面我们以核心MCP服务器配置为例，来给大家简单介绍下：

核心MCP服务器配置前置条件：

Python 3.12 或更高版本
uv
配置了Bedrock访问权限的AWS凭证
Node.js （用于 UVX 安装）
必配置的环境变量：

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

设置环境变量，我们可以在 shell 配置文件中设置这些环境变量：

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

也可以在环境运行时设置此项变量：

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

安装，下面是一些我们可以在AWS中使用MCP的一些方法，AWS后续也会增更多新功能，包括Amazon Q Developer CLI：（例如，对于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,这就完成了，配置就是这么简单！