AWS Keyspaces MCP Server

Qu'est-ce que le serveur AWS Keyspaces MCP ?

Le serveur AWS Keyspaces MCP est un composant léger et open-source de la suite de serveurs AWS MCP qui permet aux outils et agents alimentés par LLM d'interagir sans problème avec les bases de données Amazon Keyspaces (pour Apache Cassandra). En mettant en œuvre le protocole de contexte de modèle (MCP), il expose des points de terminaison sécurisés pour découvrir les keyspaces et les tables, exécuter des requêtes CQL SELECT et analyser les conceptions de schéma, facilitant ainsi le travail des assistants IA pour fournir des informations adaptées au cloud, automatiser les opérations Cassandra et soutenir la génération de code ou de workflows.

Comment configurer le serveur AWS Keyspaces MCP

1. Prérequis :

   • Installez uv pour les environnements virtuels Python.
   • Configurez Python 3.10 ou version ultérieure via uv python install 3.10.
   • Assurez-vous que vos identifiants AWS permettent l'accès aux ressources et régions Amazon Keyspaces requises.

2. Ajouter le serveur à la configuration du client MCP :

   • Dans votre fichier de configuration du client MCP (par exemple, ~/.aws/amazonq/mcp.json, .cursor/mcp.json ou configuration WindSurf), insérez l'entrée suivante :

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

   • Remplacez "votre-profil-aws" et "us-east-1" par votre profil AWS et votre région réels.

   • Facultativement, ajoutez des rôles IAM ou des variables d'environnement personnalisées pour une sécurité ou un contrôle d'accès améliorés.

3. Option de conteneur :

   • Construisez et exécutez le serveur MCP en tant que conteneur Docker si souhaité, en configurant les variables d'environnement avec --env ou --env-file et en important votre répertoire d'identifiants AWS si vous utilisez des profils.

4. Valider l'installation :

   • Assurez-vous que le serveur apparaît comme activé dans la liste des serveurs MCP de votre outil client et est accessible pour la découverte et l'invocation des outils.

Comment utiliser le serveur AWS Keyspaces MCP

1. Activer le serveur dans votre outil IA

   • Utilisez votre extension IDE, votre interface de chat ou votre client LLM compatible MCP pour activer le serveur AWS Keyspaces MCP.
   • Assurez-vous que votre session utilise les identifiants et la région AWS prédéfinis.

2. Découvrir les outils

   • Utilisez le point de terminaison tools/list ou l'interface graphique de votre agent pour voir les opérations AWS Keyspaces disponibles telles que l'exploration des keyspaces/table et l'exécution de requêtes.

3. Exécuter des opérations

   • Par langage naturel ou demandes structurées, demandez à votre assistant IA de :
     • Lister les keyspaces ou tables disponibles
     • Récupérer les schémas des keyspaces/tables
     • Exécuter des requêtes CQL SELECT pour obtenir des données ou analyser l'utilisation
     • Faire des demandes d'analyse de schéma ou de suggestions d'optimisation

4. Examiner et approuver les actions

   • En fonction des paramètres de votre client MCP, approuvez manuellement des actions telles que l'exécution de requêtes CQL ou l'analyse de schémas, ou activez l'approbation automatique pour des workflows plus rapides.

5. Intégrer dans les workflows

   • Utilisez le serveur AWS Keyspaces MCP dans le cadre d'automatisations plus larges alimentées par l'IA, par exemple, générez du code IaC basé sur votre structure de base de données, validez les conceptions de schéma ou récupérez des insights de données en direct dans vos projets cloud.

Caractéristiques clés

• Découverte des keyspaces et tables : Enumérez tous les keyspaces et tables Amazon Keyspaces disponibles dans votre compte AWS et région spécifiée.
• Exécution de requêtes CQL : Exécutez directement des requêtes CQL SELECT depuis votre assistant LLM, avec une gestion sécurisée des identifiants et des limites sur les types de requêtes pris en charge.
• Introspection de schéma : Récupérez des schémas complets pour les keyspaces et tables, y compris les colonnes, types et propriétés de table.
• Analyse de schéma et conseils : Analysez le design des tables, la modélisation des données et les performances des requêtes avec des conseils sur les meilleures pratiques pour Apache Cassandra.
• Compatible Cassandra : Supporte entièrement les opérations de Cassandra Query Language (CQL) compatibles avec Amazon Keyspaces.
• Accès sécurisé : Utilise des rôles/profils AWS IAM ou des identifiants spécifiés ; applique les meilleures pratiques MCP pour la protection des données.
• Intégration flexible : Utilisable depuis des IDE, des chatbots et tout client MCP agentique pour des workflows interactifs ou automatisés.

Cas d'utilisation

• Exploration de données dans le cloud : Explorez et visualisez instantanément les schémas Keyspaces et les données d'exemple sans navigation manuelle dans la console.
• Dépannage assisté par IA : Demandez à votre assistant IA de récupérer des diagnostics ou d'exécuter des requêtes CQL spécifiques pour soutenir le débogage.
• Optimisation de schéma : Analysez les conceptions de tables pour la performance, la dénormalisation ou la sélection de clés de partition avec des recommandations automatisées.
• Génération de code automatisée : Utilisez les données de schéma de tables en direct pour générer du code backend, des mappages ORM ou des scripts de migration.
• Workflows DevOps et DataOps : Intégrez l'accès aux données Keyspaces dans des pipelines d'infrastructure-as-code, de migration ou d'observabilité plus larges alimentés par des LLM.
• Langage naturel en CQL : Permettez aux utilisateurs métier ou aux développeurs juniors de récupérer des données Keyspaces simplement en posant des questions en anglais clair.

FAQ

Q1 : Le serveur MCP prend-il en charge les écritures (INSERT/UPDATE/DELETE) vers Keyspaces, ou seulement les requêtes SELECT ?
A1 : Le serveur AWS Keyspaces MCP se concentre actuellement sur les opérations en lecture seule, telles que l'exécution de requêtes CQL SELECT et l'exploration de schémas, pour garantir la sécurité et éviter les modifications de données inattendues. Les futures versions pourraient envisager un support des écritures avec des protections solides.

Q2 : Comment l'accès à mes données Keyspaces est-il sécurisé lorsque j'utilise le serveur MCP ?
A2 : Toutes les opérations utilisent vos identifiants/rôles AWS configurés, et le serveur MCP suit les meilleures pratiques pour la gestion des identifiants et le ciblage IAM sécurisé. Les données ne sont jamais exposées à des réseaux externes, sauf via vos demandes explicites et authentifiées.

Q3 : Que se passe-t-il si ma requête CQL est trop complexe ou non prise en charge ?
A3 : Le serveur valide et assainit les requêtes entrantes, prenant uniquement en charge les déclarations SELECT. Les requêtes complexes ou non prises en charge entraîneront une erreur descriptive, garantissant qu'aucune opération non sécurisée ou non testée n'est exécutée sur votre cluster Keyspaces.

Q4 : Le serveur MCP peut-il être utilisé avec plusieurs régions ou comptes AWS en même temps ?
A4 : Vous pouvez exécuter des instances séparées du serveur AWS Keyspaces MCP avec différents profils AWS ou paramètres de région pour accéder à plusieurs environnements Keyspaces en parallèle. Chaque instance est isolée par ses identifiants configurés.

Q5 : Est-il possible d'utiliser ce serveur dans le cadre d'un workflow agentique plus large impliquant d'autres services AWS ?
A5 : Oui, le serveur AWS Keyspaces MCP est conçu pour s'intégrer dans des workflows IA complexes multi-serveurs, et il peut fonctionner aux côtés d'autres serveurs MCP AWS pour fournir des capacités complètes de développement et de gestion dans le cloud.