Sample S3 Model Context Protocol Server

サンプル S3 Model Context Protocol サーバー

S3 から PDF などのデータを取得する MCP サーバーの実装です。

機能

リソース

リソースを通じて AWS S3 のデータを公開します。（GET エンドポイントのようなものと考えてください。情報を LLM のコンテキストに読み込むために使用します。）現在は PDF ドキュメントのみをサポートしており、オブジェクト数は 1000 個までに制限されています。

ツール

• ListBuckets
  • 認証されたリクエスト送信者が所有するすべてのバケットの一覧を返します
• ListObjectsV2
  • リクエストごとに、バケット内のオブジェクトの一部またはすべて（最大 1,000 個）を返します
• GetObject
  • Amazon S3 からオブジェクトを取得します。GetObject リクエストでは、オブジェクトの完全なキー名を指定してください。汎用バケットでは、仮想ホスト形式のリクエストとパス形式のリクエストの両方がサポートされています

設定

AWS 認証情報の設定

1. AWS Management Console から AWS アクセスキー ID、シークレットアクセスキー、リージョンを取得します。
2. これらの認証情報に AWS S3 への適切なアクセス権限があることを確認します。

Claude Desktop での使用

Claude Desktop

MacOS の場合：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "s3-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server",
        "run",
        "s3-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "s3-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "s3-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

開発

ビルドと公開

パッケージを配布用に準備するには、次の手順を実行します。

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

2. パッケージの配布物をビルドします。

uv build

これにより、dist/ ディレクトリにソース配布物と wheel 配布物が作成されます。

3. PyPI に公開します。

uv publish

注：環境変数またはコマンドフラグを使って PyPI の認証情報を設定する必要があります。

• トークン：--token または UV_PUBLISH_TOKEN
• またはユーザー名／パスワード：--username／UV_PUBLISH_USERNAME および --password／UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCP サーバーは stdio 経由で実行されるため、デバッグが難しい場合があります。最適なデバッグ体験のために、MCP Inspector の使用を強くおすすめします。

次のコマンドを使い、npm から MCP Inspector を起動できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server run s3-mcp-server

起動すると、Inspector にブラウザーでアクセスできる URL が表示され、デバッグを開始できます。

セキュリティ

詳細については、CONTRIBUTING を参照してください。

ライセンス

このライブラリは MIT-0 License の下でライセンスされています。LICENSE ファイルを参照してください。