AWS Bedrock Data Automation MCP Server

Qu'est-ce que le serveur AWS Bedrock Data Automation MCP?

Le serveur AWS Bedrock Data Automation MCP est un serveur MCP spécialisé qui relie les agents de modèles de langage aux fonctionnalités d'automatisation des données alimentées par les modèles de base d'Amazon Bedrock. Il permet aux LLM (comme Claude, Amazon Q Developer, Cursor ou Cline) d'invoquer en toute sécurité des opérations de traitement de données complexes, telles que l'extraction d'informations structurées à partir de documents, l'analyse du contenu d'images, ou la transcription de la parole à partir de fichiers audio. En rendant ces opérations disponibles en tant qu'outils MCP standard, ce serveur simplifie l'automatisation des tâches de données riches directement dans les flux de développement ou les interfaces de chatbot.

Comment configurer le serveur AWS Bedrock Data Automation MCP

1. Installer les prérequis : Assurez-vous d'avoir uv et Python 3.10+ installés. Configurez des identifiants AWS avec accès aux services Bedrock et à l'automatisation des données requis.
2. Configurer le client MCP : Ajoutez la configuration pour le serveur MCP dans votre outil (par exemple, Amazon Q CLI, Cline, Cursor, Windsurf). Par exemple, ajoutez l'entrée suivante à votre configuration MCP :

   {
     "awslabs.aws-bedrock-data-automation-mcp-server": {
       "command": "uvx",
       "args": ["awslabs.aws-bedrock-data-automation-mcp-server@latest"],
       "env": {
         "AWS_PROFILE": "votre-profil-aws",
         "AWS_REGION": "us-east-1",
         "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
       }
     }
   }
   

3. Variables d'environnement : Définissez AWS_PROFILE et AWS_REGION selon votre configuration AWS, et fournissez toutes les autres variables d'environnement nécessaires pour le contrôle d'accès ou le stockage de fichiers.
4. (Optionnel) Déploiement de conteneur : Vous pouvez choisir d'exécuter le serveur dans un conteneur Docker, en définissant des variables d'environnement avec --env et en montant les volumes nécessaires pour l'accès aux fichiers.

Comment utiliser le serveur AWS Bedrock Data Automation MCP

1. Découvrir les outils disponibles : À partir de votre client d'agent ou interface de chat, listez les outils disponibles pour voir quelles fonctions d'automatisation des données Bedrock sont exposées.
2. Invoquer les outils : Invitez votre assistant LLM avec un langage naturel, en précisant le type de tâche d'automatisation des données (par exemple, "Extraire des tableaux de ce PDF" ou "Transcrire ce fichier audio en utilisant l'automatisation des données Bedrock").
3. Entrée de fichier : Selon l'intégration du client, fournissez des chemins de fichiers ou téléchargez des fichiers dans le cadre de votre demande.
4. Résultats : Le serveur MCP traite les fichiers via les API Bedrock et renvoie des résultats structurés et exploitables à votre assistant pour d'autres étapes de workflow ou pour une présentation directe à l'utilisateur.
5. Automatisation dans les flux de travail : Utilisez ces outils comme des éléments constitutifs pour automatiser entièrement des flux de travail documentaires et multimédias multi-modaux et multi-étapes à partir d'instructions en langage naturel.

Caractéristiques clés

• Accès en temps réel, alimenté par des LLM, à l'automatisation des données Amazon Bedrock pour les documents, images, audio et vidéo.
• Interface unifiée qui abstrait le parsing de documents, l'OCR, la reconnaissance de texte, l'extraction de tableaux, la détection d'entités et la transcription.
• Déploiement sécurisé et flexible dans votre environnement AWS : aucune donnée ne quitte votre infrastructure sans autorisation.
• S'intègre avec des assistants de code (Amazon Q Developer, Cursor, Cline), des agents de chat et des outils d'automatisation de workflow sans tête.
• Suit les normes du Model Context Protocol pour la liste des outils, l'invocation et le formatage des résultats, interopérable avec d'autres serveurs de l'écosystème MCP.
• Prend en charge à la fois des cas d'utilisation interactifs (utilisateur impliqué) et autonomes (en arrière-plan).

Cas d'utilisation

• Extraire des données tabulaires ou structurées à partir de factures, contrats ou formulaires dans le cadre des flux d'ingestion de documents.
• Analyser et résumer des images ou graphiques soumis par des utilisateurs via le chat, y compris la détection de texte et la description de scène.
• Transcrire et enrichir des fichiers audio ou vidéo téléchargés par les membres de l'équipe pour des notes de réunion ou des archives.
• Automatiser des vérifications de conformité en extrayant et validant des caractéristiques clés à partir de documents téléchargés.
• Intégrer le traitement de documents et de médias dans les copilotes IDE des développeurs ou des bots de workflow d'entreprise, réduisant ainsi le besoin de scripts personnalisés.

FAQ

Q1 : Quels types de fichiers sont pris en charge par le serveur AWS Bedrock Data Automation MCP?

R1: Il prend en charge une large gamme de documents (PDF, DOCX, formats d'image comme PNG/JPEG), audio (MP3, WAV) et fichiers vidéo, selon les capacités spécifiques de l'agent Bedrock activées dans votre compte.

Q2 : Dois-je télécharger des fichiers sur S3 pour utiliser le serveur?

R2: Selon l'intégration de votre agent, les fichiers peuvent être téléchargés directement, référencés par chemin, ou déplacés par programmation vers S3 dans le cadre du workflow. Le serveur et le client gèrent logiquement ces aspects dans la plupart des cas.

Q3 : Mes données sont-elles envoyées en dehors de mon compte ou région AWS?

R3: Non, toutes les opérations sont traitées en toute sécurité dans votre région AWS spécifiée et ne quittent pas votre environnement à moins d'une configuration explicite contraire.

Q4 : Puis-je combiner ce serveur avec d'autres serveurs MCP dans un même workflow?

R4: Oui! L'interface MCP standardisée vous permet d'enchaîner des tâches d'automatisation des données Bedrock avec d'autres serveurs (par exemple, charger des données extraites dans Redshift via le serveur MCP Redshift).

Q5 : Quelles autorisations sont requises pour utiliser le serveur AWS Bedrock Data Automation MCP?

R5: Vous avez besoin d'autorisations d'invocation d'agent Bedrock, plus un accès en lecture et écriture à S3 si le stockage de fichiers est impliqué. D'autres autorisations peuvent être nécessaires pour l'intégration des workflows en aval.