AWS MCP 是一个 模型上下文协议(MCP) 服务器,它能让像 Claude 这样的 AI 助手与你的 AWS 环境进行交互。借助它,你可以在对话中通过自然语言查询和管理 AWS 资源,可将其视为 Amazon Q 的优秀替代方案。
~/.aws/ 目录)git clone https://github.com/yourusername/aws-mcp
cd aws-mcp
pip install -e .
AWS MCP 也可以作为命令行界面使用:
# 显示可用命令
python -m aws_mcp --help
# 列出可用的 AWS 配置文件
python -m aws_mcp list-credentials
# 选择一个 AWS 配置文件
python -m aws_mcp select-profile myprofile
# 运行 AWS 操作
python -m aws_mcp run-aws-code "list all S3 buckets"
# 使用漂亮的格式以获得更易读的输出
python -m aws_mcp --format pretty list-credentials
⚠️ 重要提示:如有需要,请将 python 替换为你的 Python 可执行文件的路径。
claude_desktop_config.json 中添加以下条目:{
"mcpServers": {
"aws-mcp": {
"command": "/path/to/your/python",
"args": ["/path/to/your/aws-mcp/run_aws_mcp.py"]
}
}
}
⚠️ 重要提示:请将 /path/to/your/python 替换为你在终端中运行 which python 的结果。
⚠️ 重要提示:请将 /path/to/your/aws-mcp/run_aws_mcp.py 替换为 run_aws_mcp.py 文件的实际路径。
3. 重启 Claude 桌面应用,确保没有错误。
4. 可以先选择一个 AWS 配置文件,或者直接通过提问来执行操作,例如:
若要查看日志,请执行以下命令:
tail -n 50 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-aws-mcp.log
# 或者
tail -n 50 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp.log
如果你对 AWS MCP 有任何疑问、建议或想参与讨论,请:
有关如何为该项目做出贡献的信息,请查看 CONTRIBUTING.md。
AWS MCP 支持使用 boto3 动态执行 AWS 操作,它能够:
boto3 命令。解析器可以动态识别并处理通过 boto3 可用的所有 AWS 服务,包括: