使用说明
mcp aws
AWS作为Python库、LangChain工具和MCP服务器进行操作。
特征
- 19 LangChain工具 与LangChain/LangGraph代理一起使用
- 16个MCP工具 用于Claude Code和其他MCP客户端
- 模块化操作层 可用作独立的Python库
- 封面 EC2, 第3页, 秘密经理, 拉姆达, 云监控, STS, ECR, 路线53，以及 云层形成
MCP工具
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| EC2 | ec2_list_instances, ec2_start_instance, ec2_stop_instance, ec2_describe_instance |
| S3 | s3_list_buckets, s3_list_objects, s3_get_object, s3_put_object |
| 秘密经理 | secrets_list, secrets_get, secrets_create |
| Lambda | lambda_list_functions, lambda_invoke |
| 云观察 | cloudwatch_list_log_groups, cloudwatch_get_logs |
| 状态 | aws_status |
LangChain工具
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| EC2 | aws_ec2_list, aws_ec2_status, aws_ec2_start, aws_ec2_stop |
| S3 | aws_s3_list, aws_s3_list_buckets, aws_s3_get, aws_s3_put |
| 秘密经理 | aws_secrets_get, aws_secrets_list, aws_secrets_create |
| 云观察 | aws_logs_tail |
| Lambda | aws_lambda_list, aws_lambda_invoke |
IAM/STS。 aws_iam_whoami, aws_status |
|
| ECR | aws_ecr_list |
| 路线53 | aws_route53_list |
| 云层形成 | aws_cloudformation_list |
安装
# Core library only (boto3)
pip install .
# With MCP server support
pip install ".[mcp]"
# With LangChain tools
pip install ".[langchain]"
# Everything
pip install ".[all]"
配置
所有设置都是从环境变量中读取的 AWS_ 前缀，或来自 .env 文件。
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
AWS_REGION |
AWS区域 | us-east-1 |
AWS_ACCESS_KEY_ID |
AWS访问密钥ID | "" |
AWS_SECRET_ACCESS_KEY |
AWS秘密访问密钥 | "" |
AWS_PROFILE |
AWS配置文件名称 | "" |
快速开始
作为Python库
from mcp_aws.client import AWSClient
from mcp_aws.operations import ec2, s3
client = AWSClient()
instances = ec2.list_instances(client)
buckets = s3.list_buckets(client)
作为LangChain工具
from mcp_aws.langchain_tools import TOOLS
# Use with a LangChain agent
agent = create_react_agent(llm, TOOLS)
作为MCP服务器
mcp-aws
.env 例子
AWS_REGION=us-east-1
AWS_ACCESS_KEY_ID=AKIA...
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=...
许可证
麻省理工学院
