关于 AWS Storage MCP Server
AWS Storage MCP Server 连接 Amazon Q CLI 与 AWS 存储服务,面向需要以自然语言查询和管理存储资源的用户。它覆盖 S3、EBS、EFS、FSx、AWS Backup 等多种存储服务。
主要功能
- 01自然语言查询存储资源
- 02执行 AWS 存储操作
- 03通过单一接口管理多种服务
- 04支持 S3、EBS、EFS 和 FSx
- 05使用本机 AWS 凭证执行操作
适用场景
- 01列出 Amazon S3 存储桶
- 02查询 AWS 存储资源信息
- 03通过自然语言管理存储服务
MCP 相关
该 MCP 服务将 AWS 存储资源查询和操作提供给 Amazon Q CLI;操作使用本机配置的 AWS 凭证及其权限执行。
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。
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
AWS Storage MCP Server
一个模型上下文协议(MCP)服务,可通过 Amazon Q CLI 使用自然语言与 AWS 存储服务交互。
免责声明
本项目按“原样”提供,不附带任何明示或暗示的保证。作者和贡献者不对使用本软件可能造成的任何损害或责任负责。
- 非 AWS 官方产品:这是一个社区项目,不受 Amazon Web Services 官方支持。
- 风险自负:执行前请检查所有操作,尤其是会修改或删除资源的操作。
- 成本影响:使用 AWS 服务可能会产生 AWS 账户费用。您负责监控和管理这些费用。
- 安全注意事项:此工具需要 AWS 凭证才能运行。处理凭证时,请始终遵循安全最佳实践。
- 不承担责任:作者和贡献者不对使用本软件导致的任何数据丢失、意外费用或其他损害承担责任。
什么是 MCP?
模型上下文协议(MCP)是一种开放协议,用于标准化应用程序向大语言模型(LLM)提供上下文的方式。MCP 支持 Amazon Q 等 LLM 与本地运行的 MCP 服务通信,这些服务可提供额外的工具和功能。
为什么使用 MCP?
- 自然语言界面:使用通俗易懂的英语与 AWS 服务交互,无需输入复杂的 CLI 命令
- 简化工作流:通过“列出我的 S3 存储桶”这样的简单查询执行复杂操作
- 上下文理解:MCP 服务可向 LLM 提供特定领域的知识
- 扩展能力:无需重新训练模型,即可为 LLM 添加新功能
- 本地执行:操作会在您的本地计算机上使用您的凭证执行
本项目的功能
此 AWS Storage MCP 服务将 Amazon Q 连接到您的 AWS 存储服务,让您能够:
- 使用自然语言查询 AWS 存储资源
- 无需记忆复杂命令,即可对 AWS 存储服务执行操作
- 以对话方式获取存储资源的信息
- 通过单一界面管理多种存储服务
架构图

支持的 AWS 存储服务
- Amazon S3:适用于任何类型数据的对象存储
- Amazon EBS:适用于 EC2 实例的块存储
- Amazon EFS:适用于 EC2 实例的可扩展文件存储
- Amazon FSx:基于 Windows Server 构建的全托管文件存储
- AWS Storage Gateway:连接本地环境与云存储的混合云存储
- Amazon S3 Glacier:低成本归档存储
- AWS Snow Family:用于数据迁移和边缘计算的物理设备
- AWS Backup:集中式备份服务
- Amazon S3 Object Lambda:在检索过程中处理 S3 数据
- Amazon S3 Glacier Deep Archive:成本最低的归档存储类别
前提条件
- Docker 和 Docker Compose
- 已配置有效凭证的 AWS CLI
- 已安装 Amazon Q CLI
快速开始
故障排除
如果遇到问题:
-
检查 Docker 容器状态
docker ps | grep aws-storage -
查看容器日志
docker logs aws-storage-mcp-aws-storage-mcp-1 -
直接测试 API
curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"tool_name": "list_aws_profiles", "parameters": {}}' http://localhost:8080/invoke -
验证 AWS 凭证 确保您的 AWS 凭证有效,并具有所需权限。
-
重启容器
docker compose restart
项目结构
aws-storage-mcp/
├── README.md # This documentation
├── requirements.txt # Python dependencies
├── mcp-manifest.json # MCP server manifest
├── docker-compose.yml # Docker configuration
├── docker-compose.override.yml # Volume mapping for AWS credentials
├── Dockerfile # Docker build instructions
├── setup.sh # Environment setup script
├── start-docker.sh # Server startup script
└── src/ # Source code
├── server.py # MCP server implementation
└── services/ # AWS service modules
├── __init__.py
├── base.py # Base service class
├── s3.py # S3 operations
├── ebs.py # EBS operations
├── efs.py # EFS operations
└── ... # Other service modules
文档
贡献
欢迎贡献!请阅读我们的贡献指南,了解如何提交拉取请求、报告问题和建议改进。
许可证
本项目采用 MIT 许可证,详情请参阅 LICENSE 文件。
安全说明
- 此 MCP 服务使用您的 AWS 凭据运行
- 所有操作均使用您的权限执行
- 在生产环境中运行前,请先审查代码
- 考虑遵循最小权限原则使用 IAM 角色
评论
支持 Markdown
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。