
AWS 在 GitHub 上开源了一系列专门用于 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)和 AWS Serverless 的模型上下文协议(MCP)服务器。这些是专门的服务器,为 AI 开发助手(如Amazon Q Developer)实时提供 AWS 服务的上下文信息,增强它们的功能。
AI 助手使用的大语言模型(LLM)通常依赖一般的公共文档,而这些 MCP 服务器提供了最新的上下文和特定于服务的信息。因此,开发人员可以在构建和部署 AWS 应用程序时能够获得更精准的协助,并主动避免常见的部署错误。
Hariharan Eswaran 在 Medium 的一篇博文中总结道:
推出这些 MCP 服务器旨在为开发人员提供能够应对现代云原生应用复杂性的工具。无论你是部署容器、管理 Kubernetes 还是采用无服务器架构,MCP 服务器都能让 AI 助手像团队成员一样管理基础设施,而不仅仅是一个聊天机器人。
此外,据该公司介绍,借助这些开源解决方案,开发人员能够在其集成开发环境(IDE)或命令行界面(CLI)中直接利用最新的 AWS 功能和配置知识,从而加速应用程序的开发进程。此外,其关键特性和优势包括:
Amazon ECS MCP服务器:通过自然语言配置必要的 AWS 资源(如负载均衡器、网络、自动扩展和任务定义),简化容器化应用程序在 Amazon ECS 上的部署。它还支持集群操作和实时故障排除。
Amazon EKS MCP服务器:为 AI 助手提供有关特定 EKS 环境的最新上下文信息,包括最新功能、知识库和集群状态。这使得在整个 Kubernetes 应用程序生命周期中能够提供更定制化的指导。
AWS Serverless MCP服务器:通过提供对无服务器模式、最佳实践和 AWS 服务的全面了解,增强了无服务器开发体验。与 AWS Serverless Application Model 命令行界面(AWS SAM CLI)的集成简化了函数生命周期和基础设施部署。它还为基础设施即代码决策提供了上下文指导和 AWS Lambda 最佳实践。
这个公告详细介绍了使用 MCP 服务器与Amazon Q CLI构建和部署应用程序的示例,包括在 ECS 上进行媒体分析(无服务器和容器化)以及在 EKS 上进行 Web 应用程序开发,所有这些都通过自然语言命令完成。这些示例展示了 AI 助手根据 MCP 服务器提供的上下文信息识别必要工具、生成配置、排除错误,甚至评审代码的能力。
该公告已经在开发者社区中引起了广泛的关注。Maniganda 在 LinkedIn 的帖子中评论道:
AI 能够实时与 AWS 计算服务发生交互,这无疑将极大简化操作流程并显著提升效率。我期待看到开源框架的进一步发展,以及它对 Kubernetes 管理带来的积极影响。
用户可以通过访问AWS Labs GitHub代码库开始使用,其中包含了安装指南和配置。代码库中还提供了将现有 AWS Lambda 函数转换为 AI 可访问工具的 MCP 服务器,以及用于访问 Amazon Bedrock 知识库的 MCP 服务器。对于那些想要了解更多关于各个 MCP 服务器的信息,还有针对AWS Serverless、Amazon ECS和Amazon EKS的博文可供参考。
原文链接:
https://www.infoq.com/news/2025/06/aws-open-source-mcp-servers/
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