Serveur MCP de base

Serveur MCP qui fournit un point de départ pour l'utilisation des serveurs MCP awslabs suivants

• awslabs.cdk-mcp-server
• awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server
• awslabs.nova-canvas-mcp-server
• awslabs.cost-analysis-mcp-server
• awslabs.aws-documentation-mcp-server
• awslabs.aws-diagram-mcp-server

Fonctionnalités

Planification et orchestration

• Fournit un outil pour une compréhension rapide et une traduction vers les services AWS

Conditions préalables

• Python 3.12 ou supérieur
• uv - Installateur et résolveur rapide de paquets Python
• Identifiants AWS configurés avec l'accès Bedrock
• Node.js (pour la prise en charge de l'installation d'UVX)

Installation

Configurez le serveur MCP dans la configuration de votre client MCP (par exemple, pour Amazon Q Developer CLI, éditez ~/.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 } } }

ou docker après un succès 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" : [] } } }

Outils et ressources

Le serveur expose les outils suivants via l'interface MCP :

• prompt_understanding - Permet de fournir des conseils et une aide à la planification lors de l'élaboration de solutions AWS pour l'invite donnée