Beispiel S3 Modell Kontext Protokoll Server

Was ist das Beispiel MCP Server S3?

Der ### Beispiel MCP Server S3 ist ein öffentliches Repository, das auf GitHub unter der Organisation ### aws-samples gehostet wird. Dieses Projekt dient als Demonstration, wie man einen Server implementiert, der mit Amazon S3 (Simple Storage Service) interagiert, und zeigt Best Practices sowie Beispielcode für Entwickler, die S3 in ihre Anwendungen integrieren möchten. Das Repository enthält verschiedene Ressourcen, einschließlich Code-Snippets, Dokumentation und Beispiele, die den Benutzern helfen, zu verstehen, wie man S3 effektiv für Speicherlösungen nutzt.

Funktionen des Beispiel MCP Server S3

• Integration mit Amazon S3: Das Projekt bietet eine nahtlose Möglichkeit, sich mit S3 zu verbinden und zu interagieren, sodass Benutzer Dateien mühelos hochladen, herunterladen und verwalten können.
• Öffentlicher Zugang: Als öffentliches Repository ermöglicht es Entwicklern, auf den Code zuzugreifen, beizutragen und von den bereitgestellten Beispielen zu lernen.
• Dokumentation: Umfassende Dokumentation ist enthalten, um Benutzer durch die Einrichtung und Nutzung des Servers zu führen.
• Community-Support: Als Teil der AWS-Beispiele profitiert es von Community-Beiträgen und Feedback, was die Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit verbessert.
• Open Source: Das Projekt ist Open Source, was es Entwicklern ermöglicht, den Code zu modifizieren und anzupassen, um ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht zu werden.

So verwenden Sie den Beispiel MCP Server S3

1. Klonen Sie das Repository: Beginnen Sie damit, das Repository auf Ihren lokalen Computer zu klonen, indem Sie den Befehl verwenden:

   git clone https://github.com/aws-samples/sample-mcp-server-s3.git
   

2. Richten Sie AWS-Anmeldeinformationen ein: Stellen Sie sicher, dass Ihre AWS-Anmeldeinformationen konfiguriert sind. Dies kann durch die Einrichtung der AWS CLI oder durch Bereitstellung der Anmeldeinformationen in der Anwendungs-Konfiguration erfolgen.

3. Installieren Sie Abhängigkeiten: Navigieren Sie zum Projektverzeichnis und installieren Sie alle erforderlichen Abhängigkeiten. Dies umfasst typischerweise das Ausführen von:

   npm install
   

4. Starten Sie den Server: Starten Sie den Server mit dem Befehl:

   npm start
   

5. Greifen Sie auf die Anwendung zu: Sobald der Server läuft, können Sie über Ihren Webbrowser oder API-Client auf die Anwendung zugreifen, um mit S3 zu interagieren.

6. Erkunden Sie den Code: Überprüfen Sie die bereitgestellten Beispiele und die Dokumentation, um zu verstehen, wie man verschiedene Funktionen und Funktionalitäten implementiert.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Amazon S3?

Amazon S3 (Simple Storage Service) ist ein skalierbarer Objektspeicherdienst, der von AWS angeboten wird und es Benutzern ermöglicht, beliebige Datenmengen von überall im Web zu speichern und abzurufen. Es wird häufig für Backup, Archivierung und Datenspeicherung für Webanwendungen verwendet.

Ist der Beispiel MCP Server S3 kostenlos zu nutzen?

Ja, der Beispiel MCP Server S3 ist ein Open-Source-Projekt und kostenlos zu nutzen. Allerdings können Kosten anfallen, die mit der Nutzung von AWS-Diensten wie S3 je nach Nutzung verbunden sind.

Kann ich zum Beispiel MCP Server S3 beitragen?

Absolut! Beiträge sind willkommen. Sie können das Repository forken, Ihre Änderungen vornehmen und einen Pull-Request zur Überprüfung einreichen.

Wo finde ich weitere Informationen über AWS S3?

Weitere Informationen über AWS S3 finden Sie in der offiziellen AWS-Dokumentation. Diese enthält detaillierte Anleitungen, API-Referenzen und Best Practices für die effektive Nutzung von S3.

Sample S3 Model Context Protocol Server

An MCP server implementation for retrieving data such as PDF's from S3.

Features

Resources

Expose AWS S3 Data through Resources. (think of these sort of like GET endpoints; they are used to load information into the LLM's context). Currently only PDF documents supported and limited to 1000 objects.

Tools

• ListBuckets
  • Returns a list of all buckets owned by the authenticated sender of the request
• ListObjectsV2
  • Returns some or all (up to 1,000) of the objects in a bucket with each request
• GetObject
  • Retrieves an object from Amazon S3. In the GetObject request, specify the full key name for the object. General purpose buckets - Both the virtual-hosted-style requests and the path-style requests are supported

Configuration

Setting up AWS Credentials

1. Obtain AWS access key ID, secret access key, and region from the AWS Management Console and configure credentials files using Default profile as shown here
2. Ensure these credentials have appropriate permission READ/WRITE permissions for S3.

Usage with Claude Desktop

Claude Desktop

On MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

<details> <summary>Development/Unpublished Servers Configuration</summary>

{
  "mcpServers": {
    "s3-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server",
        "run",
        "s3-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

</details> <details> <summary>Published Servers Configuration</summary>

{
  "mcpServers": {
    "s3-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "s3-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

</details>

Development

Building and Publishing

To prepare the package for distribution:

1. Sync dependencies and update lockfile:

uv sync

2. Build package distributions:

uv build

This will create source and wheel distributions in the dist/ directory.

3. Publish to PyPI:

uv publish

Note: You'll need to set PyPI credentials via environment variables or command flags:

• Token: --token or UV_PUBLISH_TOKEN
• Or username/password: --username/UV_PUBLISH_USERNAME and --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

Debugging

Since MCP servers run over stdio, debugging can be challenging. For the best debugging experience, we strongly recommend using the MCP Inspector.

You can launch the MCP Inspector via npm with this command:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Users/user/generative_ai/model_context_protocol/s3-mcp-server run s3-mcp-server

Upon launching, the Inspector will display a URL that you can access in your browser to begin debugging.

Security

See CONTRIBUTING for more information.

License

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