AWS Bedrock Data Automation MCP Server

O que é o AWS Bedrock Data Automation MCP Server?

O AWS Bedrock Data Automation MCP Server é um servidor MCP especializado que conecta agentes de modelos de linguagem e as funcionalidades de automação de dados do Amazon Bedrock. Ele permite que LLMs (como Claude, Amazon Q Developer, Cursor ou Cline) chamem de forma segura operações complexas de processamento de dados, como extrair informações estruturadas de documentos, analisar o conteúdo de imagens ou transcrever fala de arquivos de áudio. Ao disponibilizar essas operações como Ferramentas MCP padrão, esse servidor facilita a automação de tarefas ricas em dados diretamente nos fluxos de trabalho de desenvolvimento ou interfaces de chatbot.

Como Configurar o AWS Bedrock Data Automation MCP Server

1. Instale os pré-requisitos: Certifique-se de ter uv e Python 3.10 ou superior instalados. Configure as credenciais da AWS com acesso aos serviços de Bedrock e automação de dados necessários.
2. Configure o Cliente MCP: Adicione a configuração para o servidor MCP em sua ferramenta (por exemplo, Amazon Q CLI, Cline, Cursor, Windsurf). Por exemplo, adicione a seguinte entrada à sua configuração MCP:

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

3. Variáveis de Ambiente: Defina AWS_PROFILE e AWS_REGION de acordo com sua configuração da AWS e forneça quaisquer variáveis de ambiente adicionais necessárias para controle de acesso ou armazenamento de arquivos.
4. (Opcional) Implantação em Contêiner: Você pode optar por executar o servidor em um contêiner Docker, definindo variáveis de ambiente com --env e montando volumes necessários para acesso a arquivos.

Como Usar o AWS Bedrock Data Automation MCP Server

1. Descubra Ferramentas Disponíveis: A partir de seu cliente ou interface de chat, liste as ferramentas disponíveis para ver quais funções de Automação de Dados do Bedrock estão expostas.
2. Chame Ferramentas: Pergunte ao seu assistente LLM em linguagem natural, especificando o tipo de tarefa de automação de dados (por exemplo, "Extraia tabelas deste PDF" ou "Transcreva este arquivo de áudio usando a Automação de Dados do Bedrock").
3. Entrada de Arquivo: Dependendo da integração do cliente, forneça caminhos de arquivos ou faça upload de arquivos como parte de sua solicitação.
4. Resultados: O servidor MCP processa os arquivos através das APIs do Bedrock e retorna resultados estruturados e acionáveis para seu assistente, para próximos passos no fluxo de trabalho ou apresentação direta ao usuário.
5. Automação em Fluxos de Trabalho: Use essas ferramentas como blocos de construção para automatizar fluxos de trabalho de documentos e mídia multimodal e em múltiplas etapas completamente a partir de instruções em linguagem natural.

Principais Recursos

• Acesso em tempo real, baseado em LLM, à Automação de Dados do Amazon Bedrock para documentos, imagens, áudios e vídeos.
• Interface unificada que abstrai a análise de documentos, OCR, reconhecimento de texto, extração de tabelas, detecção de entidades e transcrição.
• Implantação segura e flexível em seu ambiente AWS: os dados não saem de sua infraestrutura a menos que permitido.
• Integra-se com assistentes de código (Amazon Q Developer, Cursor, Cline), agentes de chat, e ferramentas de automação de fluxo de trabalho sem interface.
• Segue os padrões do Protocolo de Contexto do Modelo para listagem de ferramentas, invocação e formatação de resultados—interoperável com outros servidores do ecossistema MCP.
• Suporta tanto casos de uso interativos (usuário no loop) quanto autônomos (em segundo plano).

Casos de Uso

• Extrair dados tabulares ou estruturados de faturas, contratos ou formulários como parte de fluxos de ingestão de documentos.
• Analisar e resumir imagens ou gráficos enviados por usuários via chat, incluindo detecção de texto e descrição de cenas.
• Transcrever e enriquecer arquivos de áudio ou vídeo enviados por membros da equipe para notas de reuniões ou arquivamento.
• Automatizar verificações de conformidade, extraindo e validando características-chave de documentos enviados.
• Integrar processamento de documentos e mídia em copilotos de IDE para desenvolvedores ou bots de fluxo de trabalho empresarial, reduzindo a necessidade de scripts personalizados.

FAQ

Q1: Quais tipos de arquivos são suportados pelo AWS Bedrock Data Automation MCP Server?

A1: Ele suporta uma ampla variedade de documentos (PDF, DOCX, formatos de imagem como PNG/JPEG), áudios (MP3, WAV) e arquivos de vídeo, dependendo das capacidades específicas do Agente Bedrock ativadas em sua conta.

Q2: Preciso fazer upload de arquivos para o S3 para usar o servidor?

A2: Dependendo da integração do seu agente, os arquivos podem ser enviados diretamente, referenciados por caminho ou movidos programaticamente para o S3 como parte do fluxo de trabalho. O servidor e o cliente lidam com essas logística de forma transparente na maioria dos casos.

Q3: Meus dados são enviados para fora da minha conta ou região AWS?

A3: Não, todas as operações são processadas de forma segura dentro da sua região AWS especificada e não saem do seu ambiente a menos que configurado explicitamente de outra forma.

Q4: Posso combinar este servidor com outros servidores MCP em um único fluxo de trabalho?

A4: Sim! A interface MCP padronizada permite que você encadeie tarefas de Automação de Dados do Bedrock com outros servidores (por exemplo, carregando dados extraídos no Redshift via o Servidor MCP do Redshift).

Q5: Quais permissões são necessárias para usar o AWS Bedrock Data Automation MCP Server?

A5: Você precisa de permissões para invocar o agente Bedrock, além de acesso de leitura e gravação ao S3 se o armazenamento de arquivos estiver envolvido. Permissões adicionais podem ser necessárias para integração de fluxo de trabalho a montante.