AWS Rekognition MCP Server

¿Qué es el servidor AWS Rekognition MCP?

El servidor AWS Rekognition MCP es un servidor MCP especializado que expone las funciones de análisis de imágenes y videos de Amazon Rekognition como herramientas llamables para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y agentes de IA. Permite que las aplicaciones analicen imágenes programáticamente para detección de objetos, reconocimiento de escenas, análisis facial y más utilizando Amazon Rekognition, todo dentro del flujo de trabajo seguro y ampliable del Protocolo de Contexto del Modelo.

Cómo configurar el servidor AWS Rekognition MCP

• Instala uv desde Astral y asegúrate de tener Python 3.10 o superior.
• Configura tus credenciales de AWS (usando un perfil de AWS o variables de entorno) con permisos para acceder a Amazon Rekognition.
• Agrega una entrada de configuración en la configuración de tu cliente MCP (como mcp.json, cline_mcp_settings.json o el archivo de configuración designado de tu herramienta) bajo mcpServers, por ejemplo:

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

• Opcionalmente, establece AWS_REGION y ajusta la configuración de registro u otros ajustes ambientales según sea necesario.
• Guarda y reinicia tu cliente MCP o asistente LLM para cargar el nuevo servidor.

Cómo usar el servidor AWS Rekognition MCP

1. En tu interfaz de chat o herramienta de codificación de IA, asegúrate de que el servidor AWS Rekognition MCP esté habilitado y en funcionamiento.
2. Cuando se te pida analizar una imagen, instruye al asistente para que utilice las capacidades de Rekognition, por ejemplo, “Analiza esta imagen en busca de objetos usando Rekognition”.
3. El cliente MCP descubrirá y llamará a las herramientas apropiadas (como detect_labels, detect_faces) expuestas por el servidor MCP de Rekognition.
4. Revisa y, si es necesario, aprueba las acciones de la herramienta dentro de tu cliente (los flujos de aprobación dependen de tu interfaz específica).
5. El servidor procesa la imagen, llama a la API de Amazon Rekognition y devuelve los resultados (como etiquetas detectadas, rostros o texto) directamente en tu flujo de trabajo asistido por IA para su uso en tareas adicionales o visualización.

Características clave

• Integración en tiempo real con las API de análisis de imágenes y videos de Amazon Rekognition
• Soporta múltiples tareas de reconocimiento: detección de etiquetas, análisis de rostros, detección de texto en imágenes y clasificación de escenas
• Invocación de herramientas estandarizada y manejo de resultados a través de MCP, compatible con una variedad de cadenas de herramientas de IA e IDEs
• Ejecución segura y configurable usando tus propias credenciales e infraestructura de AWS
• Composición fácil con otros servidores MCP de AWS y herramientas de desarrollo dentro del mismo flujo de trabajo

Casos de uso

• Moderación de contenido automatizada para imágenes subidas por usuarios en chatbots, aplicaciones o herramientas empresariales
• Creación de asistentes inteligentes que resumen, clasifican o etiquetan colecciones de imágenes para documentación, búsqueda o catalogación
• Extracción de información textual de capturas de pantalla, formularios o imágenes de señales, integrada en automatizaciones de flujo de trabajo de documentos más grandes
• Tareas de seguridad, autenticación o cumplimiento automatizadas mediante análisis facial o detección de objetos en imágenes
• Asistencia en tareas de generación de código que seleccionan dinámicamente modelos de ML o lógica según el contenido de imagen analizado
• Prototipos rápidos de características visuales impulsadas por IA utilizando indicaciones en lenguaje natural en asistentes de codificación o IDEs

Preguntas frecuentes

Q1: ¿Qué permisos se requieren para ejecutar el servidor AWS Rekognition MCP?
Necesitas credenciales de AWS con al menos rekognition:DetectLabels, rekognition:DetectFaces y otros permisos deseados de la API de Rekognition para los recursos que planeas analizar.

Q2: ¿Puedo usar el servidor Rekognition MCP con archivos de imagen locales?
Sí; la mayoría de los clientes permiten subir imágenes locales para su análisis, que el servidor procesa subiéndolas a S3 o a través de API directa (dependiendo de la configuración y la herramienta).

Q3: ¿Cómo limito o apruebo solicitudes para datos de imagen sensibles?
El flujo de trabajo MCP incluye pasos de aprobación por cada invocación de herramienta en muchos IDE y clientes de chat; puedes deshabilitar “autoApprove” y requerir revisión manual antes de cada análisis.

Q4: ¿Se admite el análisis de videos?
El servidor se centra en las API centrales de Rekognition, incluyendo la detección de etiquetas y rostros para imágenes; el soporte para el análisis de videos puede depender de la hoja de ruta de implementación o actualizaciones del servidor.

Q5: ¿Los resultados de Rekognition se envían al LLM?
Sí. Los resultados del análisis (etiquetas, rostros detectados, texto, etc.) se devuelven a través del cliente MCP al asistente o agente de IA, para su uso en respuestas contextualizadas o automatización de acciones adicionales.