AWS Serverless MCP Server

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

Le serveur AWS Serverless MCP est un serveur dédié au protocole de contexte de modèle. Il fournit des capacités pour le développement serverless sur AWS. Il permet aux agents IA ou aux outils de développeurs d'orchestrer des flux de travail et des opérations sur AWS Lambda, Amazon API Gateway, Step Functions et d'autres services serverless. Grâce à des points de terminaison MCP standardisés, il permet aux applications alimentées par LLM de créer, déployer, tester et surveiller des applications serverless de manière programmatique, en utilisant les meilleures pratiques et le SAM CLI en arrière-plan.

Comment configurer le serveur AWS Serverless MCP

Prérequis :
- Python 3.10+ installé
- Gestionnaire de paquets uv (d'Astral)
- Informations d'identification AWS configurées avec les autorisations nécessaires pour gérer les ressources serverless AWS associées.
Étapes d'installation :
1. Installer uv :
```
pip install uv
```
2. Installer Python si ce n'est pas déjà fait :
```
uv python install 3.10
```
3. Configurer les informations d'identification AWS (en utilisant AWS CLI ou des variables d'environnement).
4. Mettre à jour la configuration du client MCP (par exemple, ~/.aws/amazonq/mcp.json ou d'autres fichiers de configuration pris en charge) pour inclure :
```
{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-serverless-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-serverless-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "votre-profil-aws",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}
```
5. Pour une utilisation en conteneur, construire et exécuter l'image Docker (voir le README du serveur pour les détails).
- Chaque client MCP (Amazon Q CLI, Cursor, Kiro, etc.) peut nécessiter que le fichier de configuration soit à un chemin différent. Consultez leur documentation pour des détails spécifiques.

Comment utiliser le serveur AWS Serverless MCP

Démarrez votre client MCP (par exemple, Amazon Q CLI, Cursor ou l'application de votre choix) avec le serveur AWS Serverless MCP activé dans la configuration.
Dans votre interface de chat ou de codage, invitez votre assistant LLM à utiliser le serveur MCP serverless pour des tâches serverless.
- Exemple : "En utilisant le serveur AWS Serverless MCP, créez et déployez une fonction Lambda qui répond à des événements S3."
L'assistant utilisera les outils et points de terminaison disponibles, suggérant éventuellement des plans ou exécutant automatiquement des commandes selon vos paramètres.
Vous pourriez être invité à approuver des actions (comme le déploiement, la mise à jour des ressources ou l'invocation d'une fonction).
Examinez les journaux, les sorties et les changements proposés dans votre flux de travail de développement.
Utilisez des instructions explicites pour cibler des opérations serverless, ou laissez l'agent sélectionner automatiquement le bon outil MCP pour vos besoins.

Caractéristiques clés

Gestion du cycle de vie : Prend en charge la création, l'emballage, le déploiement et la mise à jour des applications serverless en utilisant AWS SAM CLI.
Orchestration multi-services : Intègre Lambda, API Gateway, Step Functions, déclencheurs S3, et plus.
Sécurité et validation : Applique les pratiques de sécurité AWS et peut valider les modèles avant le déploiement.
Meilleures pratiques à jour : Assure que la génération de code et les modèles de déploiement sont conformes aux recommandations serverless AWS les plus récentes.
Automatisation des workflows : Permet aux LLM d'automatiser des tâches telles que la création de fonctions, le déploiement et la surveillance.
Opérations en langage naturel : Permet aux agents conversationnels de gérer l'infrastructure serverless sans écrire directement de commandes CLI ou CloudFormation.
Intégration avec les outils de développement : Fonctionne de manière transparente avec Amazon Q CLI, Cursor, Cline, VSCode, Kiro, Windsurf et d'autres environnements compatibles MCP.

Cas d'utilisation

Générer et déployer automatiquement des fonctions Lambda en fonction des besoins de l'utilisateur ou de l'entreprise décrits en langage naturel.
Scaffolder, construire et déployer des applications serverless de bout en bout, y compris des points de terminaison API Gateway, des déclencheurs Lambda et des intégrations DynamoDB.
Valider et tester des modèles serverless SAM ou CloudFormation en utilisant des vérifications de bonnes pratiques.
Mettre à jour des applications serverless existantes avec un minimum d'intervention manuelle, en profitant des dernières fonctionnalités et modèles.
Surveiller et dépanner des ressources serverless déployées en interrogeant des journaux ou en invoquant des fonctions de diagnostic.
Éduquer les développeurs de manière interactive sur les architectures serverless et les mises en œuvre d'exemples directement dans leur IDE ou assistant de chat.

FAQ

Q1 : Dois-je installer AWS SAM CLI séparément pour utiliser le serveur AWS Serverless MCP ?
Non. Le serveur AWS Serverless MCP encapsule la fonctionnalité de l'AWS SAM CLI en interne ; vous n'avez pas besoin d'une installation séparée de SAM CLI sauf si vous souhaitez l'utiliser directement en dehors des flux de travail MCP.

Q2 : Puis-je utiliser le serveur AWS Serverless MCP pour des déploiements en production, ou est-il principalement destiné au développement ?
Bien qu'il soit optimisé pour la productivité des développeurs et le prototypage rapide, il utilise les mêmes outils et meilleures pratiques que ceux recommandés pour la production. Cependant, vous devez examiner les sorties et suivre les politiques de déploiement de votre organisation avant de passer en production.

Q3 : Comment le serveur AWS Serverless MCP assure-t-il la sécurité ?
Il respecte vos informations d'identification AWS et vos autorisations, suit les politiques IAM d'AWS et peut inclure une validation des meilleures pratiques de sécurité et un contrôle des rôles pour minimiser les risques. Examinez toujours les plans de déploiement avant approbation.

Q4 : Que faire si j'ai besoin d'accéder à des ressources privées ou d'exécuter des workflows personnalisés ?
Vous pouvez configurer l'environnement avec votre profil ou vos informations d'identification AWS, et spécifier des rôles de ressources ou des préfixes/tags de fonction pour un contrôle granulaire sur les fonctions Lambda ou d'autres ressources accessibles.

Q5 : Avec quels environnements le serveur AWS Serverless MCP est-il compatible ?
Il prend en charge tous les clients compatibles MCP, y compris Amazon Q CLI, Cursor, Cline, Kiro, Windsurf et Visual Studio Code (via des extensions compatibles).

Nom du Protocole	Description
samBuild	Construit des artefacts d'application AWS SAM en fonction des modèles et du code source fournis, garantissant que les dépendances de code sont correctement empaquetées pour le déploiement.
samDeploy	Déploie des applications serverless sur AWS en utilisant des modèles SAM validés, des paramètres configurés et des changements CloudFormation gérés.
invokeLambdaFunction	Exécute des fonctions Lambda spécifiées avec des charges utiles personnalisées, renvoyant des réponses et des journaux pour le débogage ou l'intégration dans un workflow.
validateSamTemplate	Effectue des vérifications sur les modèles SAM ou CloudFormation pour garantir la conformité du schéma et le respect des bonnes pratiques avant le déploiement.
listServerlessResources	Récupère et énumère les ressources serverless—comme des fonctions Lambda, des points de terminaison API Gateway ou des Step Functions—disponibles dans le compte AWS actuel et la région.