亚马逊云科技最近正式发布了其托管的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为 AI 编程智能体提供了一种通过标准接口对 AWS API、文档和运维工作流进行受控访问的方式。它提供了一种更安全、更可审计的方式来连接 AI 智能体与 AWS 服务，无需授予大范围的凭证权限。
该 MCP 服务器提供基于 IAM 的访问控制、CloudWatch 指标和 CloudTrail 日志记录，方便企业自主管理、审计代理相关操作。在年度 re:Invent 大会上发布预览版以来，进一步拓宽适配范围，全面支持各类 AWS API，包括长时间运行的操作和文件上传，并增加了用于多步骤任务的沙盒 Python 运行功能。
该 MCP 服务器现已纳入最近发布的 Agent Toolkit for AWS，一套可帮助 AI 编程智能体与 AWS 服务协同工作的工具、插件和工作流。开源工具包 为智能体提供最新的 AWS 文档、受控的 API 访问和运维指导，减少错误、重试和词元消耗。亚马逊云科技首席开发者布道师 Sébastien Stormacq 撰文 指出：
AI 编程智能体已能出色完成各类任务，但在深度处理 AWS 相关业务时，仍会面临不小难题。如果没有访问当前 AWS 文档的权限，智能体只能依赖可能已过时数月的训练数据，并且可能不了解 Amazon S3 Vectors、Amazon Aurora DSQL 或 Amazon Bedrock AgentCore 等服务。
沙盒执行模型允许智能体运行 Python 代码，完成多步骤 AWS 任务，但无法访问本地文件系统或 shell。此外，文档搜索和 Skill 发现功能现在无需 AWS 凭证即可使用。
来源：AWS 博客
该 MCP 服务器可与任何支持 MCP 的 AI 智能体集成，包括 Claude Code、Kiro、Cursor 和 Codex。在以下示例中，通过本地配置命令将 Claude Code 连接到 MCP 服务器：
claude mcp add-json aws-mcp --scope user \ '{"command":"uvx","args":["mcp-proxy-for-aws@latest","https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp","--metadata","AWS_REGION=us-west-2"]}'AWS MCP 服务器采用 IAM 和 SigV4 身份验证。由于 MCP 服务器目前仅支持 OAuth 2.1，本地 AWS 凭证可通过开源的 MCP Proxy for AWS 使用，该智能体在本地运行，并将基于 IAM 的身份验证转换为兼容 OAuth 的请求。Stormacq 补充道：
将最新文档、经过身份验证的 API 访问和沙盒脚本执行结合在一个服务器中，扩展了智能体在 AWS 上可执行的操作。
Ciena 首席云解决方案架构师 Darryl Ruggles 评论道：
这些天关于 MCP 服务器的讨论没那么多了，但它们仍然很重要。让 AI 智能体访问 AWS 一直是在实用性和安全性之间寻求平衡的行为……AWS MCP 服务器现已正式发布，它似乎采用了一种稳健稳妥的设计思路。
部分从业者对 MCP 服务器的价值存有疑虑，也有人提出了安全与治理层面的顾虑。ReliaQuest 的 DevOps 工程师 Kunal Parsewar 评论道：
我目前是结合 Claude 一起使用，主要的顾虑是没有任何网关来限制某些操作或行为。
Ampt 创始人 Jeremy Daly 写道：
AWS 正在努力成为 AI 编程智能体的主流平台。为开发者提供一个具有明确观点、经过身份验证的入口似乎是明智之举，但 AWS 在 AI 编程智能体领域并没有像他们在无服务器领域那样的先发优势。
AWS MCP 服务器目前仅在两个区域可用：弗吉尼亚北部和法兰克福。该服务本身免费，但智能体消耗的资源会产生相应费用。
