Servidor MCP Core

Servidor MCP que proporciona un punto de partida para utilizar los siguientes servidores MCP de awslabs

• servidor awslabs.cdk-mcp
• servidor awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp
• servidor awslabs.nova-canvas-mcp
• servidor awslabs.cost-analysis-mcp
• servidor awslabs.aws-documentación-mcp
• servidor awslabs.aws-diagram-mcp

Funciones

Planificación y orquestación

• Proporciona una herramienta para la rápida comprensión y traslación a los servicios de AWS

Requisitos previos

• Python 3.12 o superior
• uv - Instalador y resolvedor rápido de paquetes Python
• Credenciales de AWS configuradas con acceso a Bedrock
• Node.js (para soporte de instalación de UVX)

Instalación

Configure el servidor MCP en su configuración de cliente MCP (por ejemplo, para Amazon Q Developer CLI, edite ~/.aws/amazonq/mcp.json):

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

o docker después de un exitoso docker build -t awslabs/core-mcp-server .:

 { "mcpServers": { "awslabs.core-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "--interactive", "--env", "FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR", "awslabs/core-mcp-server:latest" ], "env": {}, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }

Herramientas y recursos

El servidor expone las siguientes herramientas a través de la interfaz MCP:

• prompt_understanding - Ayuda a proporcionar orientación y soporte de planificación cuando se construyen Soluciones AWS para el prompt dado