AWS Qindex MCP Server

AWS Qindex MCP Server

Сервер AWS Qindex MCP позволяет AI приложениям безопасно и бесшовно получать доступ к данным Amazon Q Index через Протокол Контекста Модели. Это дает возможность языковым моделям и агентам выполнять поиск, извлечение и анализ на индексах корпоративных документов.

Author: awslabs


Просмотреть протокол

Что такое AWS Qindex MCP Server?

AWS Qindex MCP Server — это специализированный сервер, который предоставляет возможности поиска и извлечения данных Amazon Q Index через стандартизированный Протокол Контекста Модели (MCP). Он позволяет AI-агентам, вспомогательным инструментам на основе LLM и инструментам автоматизации интегрировать Q Index как контекстный источник данных, что облегчает выполнение семантических поисков по документам, ответ на вопросы из индексированных данных и использование корпоративных знаний в рабочем процессе генеративного AI.

Как настроить

Чтобы настроить AWS Qindex MCP Server:

  1. Предварительные условия:
    • Убедитесь, что установлен Python (рекомендуется использовать uv).
    • Подготовьте настроенный профиль AWS/учетные данные с разрешениями на доступ к Q Index.
    • Установите MCP Server с помощью uvx или как контейнер Docker в зависимости от требований вашего приложения.
  2. Добавьте в конфигурацию клиента MCP: Добавьте запись в файл конфигурации вашего клиента MCP (например, ~/.aws/amazonq/mcp.json, .cursor/mcp.json и т.д.):
    {
      "mcpServers": {
        "awslabs.qindex-mcp-server": {
          "command": "uvx",
          "args": ["awslabs.qindex-mcp-server@latest"],
          "env": {
            "AWS_PROFILE": "ваш-aws-профиль",
            "AWS_REGION": "ваш-aws-регион",
            "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Переменные окружения и разрешения:
    • Установите значения для AWS_PROFILE и AWS_REGION по мере необходимости.
    • Убедитесь, что ваш IAM-пользователь или роль имеет доступ к API Amazon Q Index.
    • При необходимости настройте конкретные идентификаторы Q Index или пользовательские переменные окружения, требуемые вашим рабочим процессом.
  4. Проверьте соединение: Используйте интерфейс вашего клиента MCP, чтобы проверить, обнаружим ли сервер и возвращает ли он доступные инструменты по адресу /tools/list.

Как использовать

  1. Интеграция с AI-ассистентом:
    • Взаимодействуйте через ваш AI-кодирующий помощник или интерфейс чата (например, Amazon Q, Cursor, Windsurf, Claude Desktop) с помощью естественных языковых команд, которые вызывают поиск или извлечение из Q Index.
    • LLM использует протокол MCP для запроса сервера Qindex о соответствующих документах или ответах.
  2. Прямой вызов инструментов:
    • Перечислите доступные функции (инструменты) с помощью tools/list через ваш клиент MCP.
    • Выполняйте операции поиска Q Index по эндпоинту tools/call, передавая параметры запроса, такие как ключевые слова или фильтры документов.
    • Пример в чате: "С помощью Qindex MCP Server, найдите актуальные архитектурные рекомендации по AWS Lambda."
  3. Контекстные завершения:
    • При включении результаты из Q Index могут быть встроены в контекстное окно языковой модели для повышения точности и фактической основы кода, документации или исследовательских выводов.
  4. Многоагентные рабочие процессы:
    • Комбинируйте ответы из сервера Qindex MCP с другими серверами MCP (например, документация AWS или анализ затрат) для сложного междоменного рассуждения и автоматизации.

Ключевые особенности

  • Поиск в реальном времени: Поиски на естественном языке или на основе ключевых слов по индексам вашей компании Q.
  • Структурированные результаты, готовые для LLM: Возвращает данные в виде структурированного контекста, готового для внедрения в подсказки LLM или рабочие процессы агентов.
  • Наследование авторизации: Использует вашу существующую IAM AWS для безопасного доступа к данным.
  • Интеграция корпоративных знаний: Бесшовно переносит знания из Q Index в AI мощные кодирующие помощники и агенты.
  • Обнаружение и вызов инструментов: Обеспечивает обнаруживаемые, компонуемые функции (инструменты MCP) для поиска, фильтрации и извлечения индексированного контента.
  • Цитаты и ссылки: Результаты могут включать метаданные источника/документа, позволяющие точно отслеживать и проверять.
  • Совместимость с другими серверами MCP: Гибкая интеграция с дополнительными поставщиками контекста/данных для полного развертывания AI.

Сценарии использования

  • Поиск корпоративных знаний: Мгновенно отвечайте на вопросы бизнеса, инженерии или соблюдения норм, осуществляя поиск по кураторским индексам Q на естественном языке.
  • Помощник по исследованиям: Извлекайте актуальные архитектурные шаблоны, рекомендации по безопасности или лучшие практики, документированные в корпорации для контекстуально осознанной генерации кода.
  • Конверсативный Q&A: Обеспечивайте ботов, виртуальных ассистентов или агентов поддержки возможностью ссылаться на авторитетные внутренние документы в ответах.
  • Автоматизированная генерация кода: Дополняйте вывод кода LLM организационно специфическими ссылками и лучшими практиками, извлеченными из Q Index.
  • Аудит соблюдения и безопасности: Быстро находите актуальные политики и документацию в ответ на запросы аудита или соблюдения норм.
  • Пользовательские рабочие процессы: Позволяйте многоинструментным цепочкам, где информация, извлеченная из Amazon Q Index, управляет или ограничивает действия других инструментов, интегрированных с MCP.

Часто задаваемые вопросы

Q1: Какие разрешения нужны для запуска AWS Qindex MCP Server?
Для доступа к данным Amazon Q Index вашему профилю AWS или учетным данным необходимо иметь разрешения на доступ к соответствующим API Q Index (таким как qindex:Search или аналогичные детализированные разрешения). Обратитесь к вашей команде безопасности для обеспечения соблюдения доступа.

Q2: Могу ли я использовать Qindex MCP Server с несколькими индексами Q или арендаторами?
Да, вы можете указать разные идентификаторы Q Index или настроить несколько записей в конфигурации клиента MCP, чтобы направлять запросы к различным источникам данных Q Index по мере необходимости.

Q3: Как AWS Qindex MCP Server обрабатывает чувствительные или ограниченные данные?
Доступ к данным, фильтрация и авторизация осуществляются с использованием вашего контекста безопасности AWS. Только пользователи или роли с необходимыми правами к основному Q Index и его документам смогут извлекать соответствующие результаты.

Q4: В каких форматах или типах контента возвращает Qindex MCP Server?
Ответы инструментов включают структурированные JSON-данные с ID, фрагментом, заголовком, метаинформацией документа, и, по желанию, полным текстом, подходящим для внедрения в контекстное окно LLM или последующей обработки.

Q5: Как мне устранять проблемы с подключением или запуском сервера?
Проверьте, что ваши учетные данные AWS установлены, регион корректен, а ваша политика IAM предоставляет необходимые разрешения для Q Index. Используйте логи клиента MCP (установите FASTMCP_LOG_LEVEL=DEBUG) для дополнительной диагностики.