Mcp_server_s3_download_files

AWS S3 的 Model Context Protocol（MCP）服务

本仓库提供了一个用于 AWS S3 的 Model Context Protocol（MCP）服务实现，使 AI 模型，尤其是大语言模型（LLM），能够安全地与 S3 存储桶交互。该服务提供标准化接口，用于列出 S3 存储桶、列出存储桶中的对象，以及下载文件内容。它可以让 AI 应用与 AWS S3 存储无缝集成，从而高效地检索和管理数据。

主要功能

• 列出 S3 存储桶：获取 AWS 账户中可用存储桶的列表。
• 列出对象：显示指定存储桶中的对象。
• 文件下载：获取特定对象（如文档或其他文件）的内容。
• 安全交互：提供标准化的安全接口，供 AI 模型与 S3 交互。
• MCP 生态系统：作为 Model Context Protocol 生态系统的一部分，支持 AI 模型与各种数据源集成。

使用场景

• 数据分析：访问和分析存储在 S3 存储桶中的数据，为 AI 驱动的应用提供支持。
• 文档检索：检索特定文件（例如 PDF），以供 AI 模型处理。
• 自动化：通过 LLM 的自然语言查询，自动执行 S3 存储桶管理任务。
• AI 开发：支持需要访问外部数据源的 AI 模型开发。

先决条件

使用此服务需要：

• Python 3.10 或更高版本
• 已配置的 AWS 凭证（访问密钥 ID、秘密访问密钥和区域）
• uv 包管理器（推荐）或 pip
• 熟悉用于 AI 应用集成的 Model Context Protocol

限制

部分实现可能：

• 仅支持特定文件类型（例如，某些版本仅支持 PDF）。
• 限制检索对象的数量（例如，最多 1000 个对象）。
• 要求进行特定配置，例如设置要返回的存储桶数量上限。

安装和使用

选项 1：从 PyPI 安装（推荐）

# Install uv if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh  # Unix/macOS
# or for Windows: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Install the MCP S3 server
uv add mcp-s3-server

# Or using pip
pip install mcp-s3-server

选项 2：开发版安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/ENGRZULQARNAIN/mcp_s3_server.git
cd mcp_s3_server

# Install with uv (recommended)
uv sync

# Or install with pip
pip install -e .

配置和使用

1. 配置 AWS 凭证，可使用以下任一方法：

   • AWS 凭证文件（~/.aws/credentials）
   • 环境变量（AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY、AWS_DEFAULT_REGION）
   • IAM 角色（适用于 EC2 实例）

2. 启动服务：

   mcp-s3-server
   

3. 使用 MCP 接口与 AI 模型或应用集成。

详细的设置说明和 API 用法请参阅仓库文档。

贡献

欢迎贡献！请阅读 CONTRIBUTING.md，了解提交问题、功能请求或拉取请求的指南。

许可证

本项目采用 MIT License 许可。详情请参阅 LICENSE 文件。