Amazon Kendra Index MCP Server

O que é o Servidor Amazon Kendra Index MCP?

O Servidor Amazon Kendra Index MCP é um servidor compatível com MCP que expõe as capacidades dos índices do Amazon Kendra para aplicações e agentes baseados em IA. Ele permite que usuários e LLMs listem os índices do Kendra disponíveis e realizem consultas de busca semântica nos dados empresariais indexados usando linguagem natural, fornecendo documentos e insights relevantes como contexto para tarefas e fluxos de trabalho de IA generativa.

Como Configurar o Servidor Amazon Kendra Index MCP

1. Pré-requisitos:

   • Verifique se você possui uma conta AWS com o Amazon Kendra habilitado.
   • Configure as permissões IAM apropriadas para que o servidor possa acessar os índices do Kendra e realizar operações de busca/consulta.
   • Instale o Python 3.10+ e uv.

2. Instalação:

   • Instale o Servidor Amazon Kendra Index MCP usando:

     uvx awslabs.amazon-kendra-index-mcp-server@latest
     

   • Alternativamente, inclua este servidor no seu arquivo de configuração do cliente MCP (por exemplo, mcp.json, cline_mcp_settings.json) assim:

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

   • Ajuste o AWS_PROFILE e o AWS_REGION conforme necessário para seu ambiente.

3. Credenciais:

   • Certifique-se de que as credenciais do AWS (perfil, variáveis de ambiente ou funções EC2) estão configuradas para permitir o acesso aos recursos do Amazon Kendra.

4. (Opcional) Suporte a Docker:

   • Você pode construir e executar o servidor como um contêiner Docker se preferir implantações em contêiner.

Como Usar o Servidor Amazon Kendra Index MCP

1. Ative o Servidor: Após configurar, inicie seu cliente ou agente MCP (como Cline, Cursor, Windsurf, etc.) com o servidor listado como ativado.

2. Descubra os Índices do Kendra: Você pode pedir ao seu assistente de IA ou invocar ferramentas diretamente para listar os índices do Kendra disponíveis em sua conta. Por exemplo:

   • "Liste todos os índices do Amazon Kendra disponíveis."

3. Consulta aos Índices do Kendra: Use a linguagem natural para pesquisar os dados empresariais indexados. Por exemplo:

   • "Encontre todos os documentos sobre nossa política de segurança de dados usando o índice corporativo principal do Kendra."

4. Manipulação de Resultados: O cliente MCP ou agente LLM usará os resultados de busca relevantes para aprimorar seu entendimento, sugerir ações ou gerar respostas utilizando conhecimento específico atualizado de suas fontes indexadas.

5. Integração com Agentes: Agentes baseados em LLM podem integrar automaticamente os resultados da busca do Kendra em fluxos de trabalho de RAG (Geração Aumentada por Recuperação), melhorando a exatidão e o contexto da resposta.

Principais Recursos

• Listagem de Índices: Enumere todos os índices do Amazon Kendra disponíveis em sua conta AWS.
• Busca Semântica em Linguagem Natural: Faça consultas abertas ou direcionadas para os índices do Kendra usando inglês simples, recuperando os documentos ou trechos mais relevantes.
• Contexto Empresarial RAG: Permita que assistentes de IA generativa acessem conhecimento organizacional estruturado para saídas mais precisas e ricas em contexto.
• Seguro e Configurável: Utiliza autenticação AWS para acesso seguro a dados.
• Integração Flexível: Funciona perfeitamente com qualquer cliente, agente ou ambiente de desenvolvimento compatível com MCP.

Casos de Uso

• Busca de Conhecimento Potencializada por IA: Deixe chatbots e assistentes de IA responderem perguntas dos usuários com informações extraídas de documentação empresarial, wikis, manuais ou repositórios técnicos indexados no Kendra.
• Injeção de Contexto para Assistentes de Desenvolvimento: Forneça aos assistentes de codificação e agentes de IDE orientações, trechos ou documentos de política, atualizados e autoritativos, relevantes para o projeto ou consulta do desenvolvedor.
• Verificações de Conformidade Automatizadas: Recupere e apresente documentos de política, listas de verificação de conformidade ou instruções em resposta a auditorias ou consultas regulatórias.
• Aprimoramento de Q&A Empresarial: Utilize com LLMs em ferramentas de suporte ao cliente ou de RH para responder perguntas de funcionários usando fontes organizacionais confiáveis.
• Pipelines RAG (Geração Aumentada por Recuperação): Busque contexto preciso do Kendra para fundamentar respostas da IA generativa em dados factuais da empresa.

Perguntas Frequentes

Q1: Preciso de uma assinatura do Amazon Kendra para usar este servidor?
Sim, você precisa ter o Amazon Kendra provisionado em sua conta AWS e um ou mais índices criados.

Q2: Posso restringir quais índices são expostos a agentes de IA?
Sim, o acesso é controlado por meio de permissões IAM da AWS. Você pode definir quais índices são permitidos por meio de políticas baseadas em recursos.

Q3: Quais dados os assistentes de IA podem acessar através do Servidor Kendra Index MCP?
Somente os dados indexados nos índices do Kendra configurados e aos quais as credenciais IAM do servidor permitem acesso.

Q4: As consultas ao Kendra são em tempo real ou em cache?
As consultas são em tempo real—cada operação busca os resultados mais atualizados disponíveis do Kendra (sujeito ao cronograma de indexação do Kendra).

Q5: Como conjuntos de resultados grandes são tratados?
Por padrão, apenas os documentos ou trechos mais relevantes são retornados (pode haver limites de paginação ou de resultados, dependendo da configuração e parâmetros da ferramenta).