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Aws Bedrock Guardrails

Aws Bedrock Guardrails

本地服务
github.com/mohdhaji87云与基础设施167 周前更新

关于 Aws Bedrock Guardrails

Aws Bedrock Guardrails 是用于管理 AWS Bedrock Guardrails 的 MCP 服务,支持策略生命周期操作和 Terraform 导出,适合通过程序或 MCP 客户端管理护栏配置。

主要功能

  1. 01创建、更新、删除和列出护栏
  2. 02管理内容和主题策略
  3. 03配置词语及敏感信息策略
  4. 04处理上下文依据策略
  5. 05将护栏导出为 Terraform .tf 文件

适用场景

  1. 01以程序方式管理 Bedrock 安全策略
  2. 02为基础设施即代码工作流导出配置
  3. 03通过 MCP 客户端检查和更新策略

MCP 相关

它将 AWS Bedrock Guardrails 管理操作作为工具提供给 MCP 客户端,包括 Claude Desktop。客户端可创建、编辑、删除、列出和导出护栏。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Bedrock Guardrails MCP 服务

描述

此 MCP 服务将 AWS Bedrock Guardrails 的所有管理功能作为工具开放,使你能够通过编程方式或借助 Claude Desktop 等大模型创建、编辑、删除和导出 guardrails(包括所有策略类型)。它还支持将 guardrail 配置导出为 Terraform 文件,用于基础设施即代码工作流。

功能

  • 创建、更新、删除和列出 AWS Bedrock Guardrails
  • 全面支持所有策略类型:内容、主题、词语、敏感信息、上下文基础等
  • 将任意 guardrail 导出为 Terraform .tf 文件(CloudFormation 架构)
  • 使用环境变量中的 AWS 凭证进行安全身份验证
  • 可直接集成到 Claude Desktop 或任何兼容 MCP 的客户端

先决条件

  • Python 3.12+
  • uv 包管理器
  • 拥有 Bedrock Guardrails 权限的 AWS 账户
  • 在环境中设置 AWS 凭证(见下文)

设置

  1. 克隆代码库

  2. 安装依赖项:

    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv pip install -r requirements.txt  # or use pyproject.toml with uv
    
  3. 在环境中设置 AWS 凭证:

    export AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key
    export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key
    export AWS_SESSION_TOKEN=your-session-token  # if using temporary credentials
    export AWS_REGION=us-east-1  # or your preferred region
    

    安全提示: 切勿将凭证提交到源代码管理中。请使用环境变量或安全的凭证管理器。

  4. 运行服务:

    uv run server.py
    

Claude Desktop 集成

要在 Claude Desktop 中将此服务用作工具,请将以下内容添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "BedrockGuardrailsMCP": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/haji/mcp-servers/bedrock-guardrails-mcp",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}
  • 将目录路径替换为项目的实际位置。
  • 更新配置后重启 Claude Desktop。

使用示例

  • 创建具有完整策略配置的 guardrail: 使用 create_guardrail_full 工具,并以字典形式传入所有必需和可选的策略配置。
  • 更新 guardrail: 使用 update_guardrail_full,传入 guardrail ID 和要更新的字段。
  • 导出为 Terraform: 使用 export_guardrail_to_terraform(guardrail_id) 获取 guardrail 的 .tf 资源块。

截图

image image

影响与用例

  • 企业级大模型安全: 集中管理并自动化处理所有生成式 AI 应用的 Bedrock Guardrails。
  • DevOps 与 IaC: 将 guardrails 导出为 Terraform,以便进行版本控制、确保可复现性并集成到 CI/CD。
  • 大模型工具: 让大模型(如 Claude)能够以编程方式管理安全策略、执行审计并修复风险。

安全性

  • 凭证仅从环境变量读取,不会存储在代码或日志中。
  • 所有 AWS API 调用均使用官方 boto3 SDK。

许可证

请参阅 LICENSE 文件。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。