Qu'est-ce que le serveur AWS Support MCP ?
Le serveur AWS Support MCP est un serveur conforme au MCP qui permet aux outils d'IA, assistants de codage ou moteurs de workflow personnalisés d'interagir sans effort avec les services de support AWS. Il expose des fonctions pour la création de cas, le suivi de l'état et la gestion, permettant des opérations de support programmatiques ou dirigées par IA en toute sécurité, sans quitter votre environnement de développement local ou interface de chat. Cela simplifie le processus d'obtention d'aide sur AWS, rendant la gestion des cas de support accessible aux développeurs et aux agents IA.
Comment configurer le serveur AWS Support MCP
-
Installation
- Installez
uv
depuis Astral. - Installez Python 3.10+ si ce n'est pas déjà fait.
- Assurez-vous que votre environnement dispose des identifiants AWS avec les autorisations requises pour les opérations de support AWS.
- Téléchargez ou installez le package du serveur MCP (
awslabs.aws-support-mcp-server
) viauvx
ou en tant que conteneur Docker.
- Installez
-
Configuration du client
- Ajoutez une entrée dans la configuration de votre client MCP (par exemple,
mcp.json
) similaire à :{ "awslabs.aws-support-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.aws-support-mcp-server@latest"], "env": { "AWS_PROFILE": "votre-profil-aws", "AWS_REGION": "us-east-1", "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR" } } }
- Si vous exécutez dans Docker, configurez les identifiants AWS via des variables d'environnement ou en montant le dossier
.aws
.
- Ajoutez une entrée dans la configuration de votre client MCP (par exemple,
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Intégration IDE ou Assistant
- Plateformes prises en charge : Amazon Q CLI, Cursor, Cline, VS Code, Windsurf, et d'autres.
- Consultez la documentation de votre outil pour des spécificités sur l'ajout d'un serveur MCP personnalisé.
Comment utiliser le serveur AWS Support MCP
- Découvrir les outils
- Utilisez le point de terminaison
tools/list
ou l'interface utilisateur de votre assistant pour voir les opérations de support disponibles (par exemple,list_support_cases
,create_support_case
,update_support_case
).
- Utilisez le point de terminaison
- Créer un cas de support
- Utilisez votre assistant IA ou client MCP pour invoquer l'outil de création de cas de support, en fournissant des détails tels que le type de problème, le sujet et la description.
- Exemple de prompt : "Créer un cas de haute gravité pour une panne EC2."
- Interroger et gérer les cas
- Utilisez des outils pour lister les cas ouverts, récupérer les détails des cas ou mettre à jour les correspondances des cas.
- Exemple de prompt : "Montrez-moi tous les cas de support ouverts dans mon compte."
- Exemple de prompt : "Ajoutez un commentaire au cas de support #123456789."
- Surveiller l'état
- Vérifiez l'avancement des cas en cours dans votre IDE, interface de chat ou workflow automatisé.
Fonctionnalités clés
- Orchestration en langage naturel : Permet aux assistants et agents IA de gérer les interactions de support de manière complète et directe au sein de vos outils.
- Gestion de cas automatisée : Créez, listez, mettez à jour et surveillez les cas de support AWS par des demandes programmatiques ou en langage naturel.
- Sécurisé et local : Gardez les identifiants et les informations de support localement (lorsque le serveur est exécuté localement), avec une sécurité stricte.
- Fonctionne partout : S'intègre avec des IDE populaires, des assistants de codage et des interfaces conversationnelles via une configuration MCP standard.
- Workflows de support à jour : Se mappe directement à l'API de support AWS, garantissant l'accès aux dernières catégories, types et champs de cas.
- Meilleures pratiques : Minimise l'effort manuel, réduit les erreurs et tire sans effort le contexte nécessaire de l'environnement, de la base de code ou des opérations précédentes.
Cas d'utilisation
- Réponse aux incidents assistée par IA : Demandez à une IA de déposer un ticket de support dès qu'une alarme CloudWatch critique se déclenche.
- Automatisation DevOps & SRE : Intégrez des actions de cas de support dans des pipelines de déploiement ou des tableaux de bord de surveillance pour une escalade rapide des problèmes.
- Dépannage conversationnel : Utilisez un assistant basé sur le chat pour rechercher des cas en cours, en ouvrir de nouveaux ou mettre à jour des fils de ticket sans quitter votre éditeur de code.
- Intégration et orientation : Aidez les nouveaux développeurs à déposer ou vérifier des requêtes de support AWS directement depuis leur IDE, avec aide contextuelle et validation.
- Audit et reporting : Exporte programmatiquement les historiques des cas de support pour conformité ou reporting.
FAQ
Q1 : Quelles sont les autorisations nécessaires pour le serveur AWS Support MCP ?
R1 : Le serveur a besoin d'identifiants AWS avec des permissions IAM appropriées pour les API de support AWS (support:*Support*
). Attachez la politique "AWSSupportAccess" pour une fonctionnalité complète.
Q2 : Puis-je exécuter le serveur AWS Support MCP localement pour la confidentialité ?
R2 : Oui, exécuter le serveur localement garantit que toutes les interactions et identifiants de support restent sur votre machine ; aucune donnée de cas de support ne quitte votre environnement sauf vers AWS via l'API sécurisée.
Q3 : Le serveur AWS Support MCP gère-t-il tous les plans de support AWS ?
R3 : Certaines API de support AWS (comme créer un cas de support) nécessitent un plan de support Business ou Enterprise. Veuillez vérifier le plan de support de votre compte ou utilisez l'outil pour interroger les informations de plan actuelles.
Q4 : Puis-je utiliser le serveur AWS Support MCP dans mes pipelines automatisés ?
R4 : Absolument. Vous pouvez invoquer ses points de terminaison ou l'intégrer dans vos workflows CI/CD ou de surveillance, permettant une création et gestion de cas déclenchés par des événements par des agents ou des scripts.
Q5 : Comment m'assurer que seuls les utilisateurs autorisés créent ou consultent des cas de support ?
R5 : Faites appliquer la sécurité au niveau du rôle IAM ou du profil. Chaque invocation utilise les identifiants de l'utilisateur ou du rôle exécutant le serveur. Vous pouvez également restreindre davantage les actions via des politiques IAM AWS standard.