Amazon Kendra Index MCP Server

¿Qué es el servidor Amazon Kendra Index MCP?

El servidor Amazon Kendra Index MCP es un servidor conforme a MCP que expone las capacidades de los índices de Amazon Kendra a aplicaciones y agentes impulsados por IA. Permite a los usuarios y a los LLM listar los índices de Kendra disponibles y realizar consultas de búsqueda semántica sobre datos empresariales indexados usando lenguaje natural, proporcionando documentos e información relevante como contexto para tareas y flujos de trabajo de IA generativa.

Cómo configurar el servidor Amazon Kendra Index MCP

1. Requisitos previos:

   • Asegúrate de tener una cuenta de AWS con Amazon Kendra habilitado.
   • Configura permisos IAM apropiados para que el servidor pueda acceder a los índices de Kendra y realizar operaciones de búsqueda/consulta.
   • Instala Python 3.10+ y uv.

2. Instalación:

   • Instala el servidor Amazon Kendra Index MCP usando:

     uvx awslabs.amazon-kendra-index-mcp-server@latest
     

   • Alternativamente, incluye este servidor en tu archivo de configuración del cliente MCP (por ejemplo, mcp.json, cline_mcp_settings.json) así:

     {
       "awslabs.amazon-kendra-index-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "awslabs.amazon-kendra-index-mcp-server@latest"
         ],
         "env": {
           "AWS_PROFILE": "tu-perfil-aws",
           "AWS_REGION": "us-east-1",
           "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
         }
       }
     }
     

   • Ajusta AWS_PROFILE y AWS_REGION según sea necesario para tu entorno.

3. Credenciales:

   • Asegúrate de que las credenciales de AWS (perfil, variables de entorno o roles de EC2) estén configuradas para permitir el acceso a los recursos de Amazon Kendra.

4. (Opcional) Soporte para Docker:

   • Puedes construir y ejecutar el servidor como un contenedor Docker si prefieres implementaciones en contenedor.

Cómo usar el servidor Amazon Kendra Index MCP

1. Habilitar el servidor: Después de configurarlo, inicia tu cliente o agente MCP (como Cline, Cursor, Windsurf, etc.) con el servidor listado como habilitado.

2. Descubrir índices de Kendra: Puedes pedirle a tu asistente de IA, o invocar herramientas directamente, que enumeren los índices de Kendra disponibles en tu cuenta. Por ejemplo:

   • "Lista todos los índices de Amazon Kendra disponibles."

3. Consultar índices de Kendra: Usa lenguaje natural para buscar datos en los datos empresariales indexados. Por ejemplo:

   • "Encuentra todos los documentos sobre nuestra política de seguridad de datos usando el índice corporativo principal de Kendra."

4. Manejo de resultados: El cliente MCP o el agente LLM utilizará los resultados de búsqueda relevantes para mejorar su comprensión, sugerir acciones o generar respuestas aprovechando el conocimiento actualizado y específico del dominio de tus fuentes indexadas.

5. Integración con agentes: Los agentes basados en LLM pueden integrar automáticamente los resultados de búsqueda de Kendra en flujos de trabajo de RAG (Generación Aumentada por Recuperación), mejorando la veracidad y el contexto de las respuestas.

Características clave

• Listado de índices: Enumera todos los índices de Amazon Kendra disponibles en tu cuenta de AWS.
• Búsqueda semántica en lenguaje natural: Emite consultas abiertas o dirigidas a los índices de Kendra usando inglés simple, recuperando los documentos o pasajes más relevantes.
• Contexto empresarial de RAG: Permite que asistentes de IA generativa accedan a conocimiento organizacional estructurado para generar salidas más precisas y ricas en contexto.
• Seguro y configurable: Utiliza autenticación de AWS para un acceso seguro a los datos.
• Integración flexible: Funciona sin problemas con cualquier cliente, agente o entorno de desarrollo habilitado para MCP.

Casos de uso

• Búsqueda de conocimiento impulsada por IA: Permite que los chatbots y asistentes de IA respondan preguntas de los usuarios con información extraída de documentación empresarial, wikis, manuales o repositorios técnicos indexados en Kendra.
• Inyección de contexto para asistentes de desarrollo: Proporciona a los asistentes de codificación y agentes IDE orientaciones, fragmentos o documentos de políticas actualizados y autorizados relevantes para el proyecto o consulta del desarrollador.
• Verificaciones de cumplimiento automatizadas: Recupera y presenta documentos de políticas, listas de verificación de cumplimiento o instrucciones en respuesta a auditorías o consultas regulatorias.
• Mejora de preguntas y respuestas empresariales: Utiliza con LLMs en herramientas de soporte al cliente o recursos humanos para responder preguntas de empleados usando fuentes organizacionales confiables.
• Pipelines de RAG (Generación Aumentada por Recuperación): Obtén contexto preciso de Kendra para fundamentar las respuestas de IA generativa en datos fácticos de la empresa.

Preguntas frecuentes

Q1: ¿Necesito una suscripción a Amazon Kendra para usar este servidor?
Sí, debes tener Amazon Kendra provisionado en tu cuenta de AWS y uno o más índices creados.

Q2: ¿Puedo restringir qué índices se exponen a los agentes de IA?
Sí, el acceso se controla a través de permisos IAM de AWS. Puedes limitar los índices permitidos mediante políticas basadas en recursos.

Q3: ¿Qué datos pueden acceder los asistentes de IA a través del servidor Kendra Index MCP?
Solo los datos indexados en tus índices de Kendra configurados y a los que las credenciales IAM del servidor permiten el acceso.

Q4: ¿Las consultas a Kendra son en tiempo real o en caché?
Las consultas son en vivo; cada operación recupera los resultados más recientes de Kendra (sujeto al horario de indexación de Kendra).

Q5: ¿Cómo se manejan los conjuntos de resultados grandes?
Por defecto, solo se devuelven los documentos o fragmentos más relevantes (pueden aplicarse límites de paginación o de resultados, según la configuración y los parámetros de la herramienta).