亚马逊云科技配套方案，让AI助手更懂容器和Servers！

最新推荐文章于 2025-12-06 21:10:51 发布

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#科技 #人工智能

亚马逊云科技为Amazon ECS、Amazon EKS以及Amazon Web Services Serverless推出了专用的Model Context Protocol（MCP）Servers，并已在Amazon Labs GitHub代码库中开放获取。

这些开源解决方案扩展了AI开发助手的实时、上下文响应能力，超越了预训练的知识范畴。尽管AI助手内的大语言模型（LLM）依赖于公开文档，但MCP Servers能够提供当前上下文信息以及特定于服务的指导，从而帮助您避免常见的部署错误，并实现更准确的服务交互。

您可以使用这些开源解决方案，在构建和部署过程中借助亚马逊云科技的功能和配置的最新知识，更快速地开发应用程序。无论您是在集成开发环境（IDE）中编写代码，还是调试生产环境中的问题，这些MCP Servers都能为生成式AI代码助手提供支持，使其深入理解Amazon ECS、Amazon EKS和Amazon Web Services Serverless的功能，从而加速从编码到实际部署的进程。

同时，这些MCP Servers可与流行的支持AI的IDE协同工作，包括Amazon Q Developer on the command line（CLI），帮助您使用自然语言命令即可构建和部署应用程序。

Amazon ECS MCP Server

能够在几分钟内，通过配置所有相关的亚马逊云科技资源（包括负载均衡器、网络、自动扩缩容、监控、Amazon ECS任务定义和服务），将应用程序容器化并部署到Amazon ECS。借助自然语言指令，您可以管理集群操作、实施自动扩展策略，并利用实时故障排查功能快速识别和解决部署问题。

Amazon EKS MCP Server

对于Kubernetes环境，Amazon EKS MCP Server能够为AI助手，提供针对用户特定Amazon EKS环境的最新上下文信息。它提供对最新Amazon EKS功能、知识库以及集群状态信息的访问权限，从而使得AI代码助手在从初始设置到生产部署的整个应用程序生命周期中，都能提供更加准确、量身定制的指导。

Amazon Web Services Serverless MCP Server

通过为AI编码助手提供关于Serverless模式、最佳实践以及亚马逊云科技服务的全面知识，进一步优化了Serverless开发体验。通过与Amazon SAM CLI集成，您可以在实施经过验证的架构模式的同时，处理事件并部署基础设施。这种集成简化了应用程序开发过程中对于函数生命周期、服务集成以及运营需求的管理。此外，该服务器还为基础设施即代码的决策、Amazon Lambda特定的最佳实践以及Amazon Lambda事件源映射的事件模式提供基于上下文的指导。

实际应用

如果您是首次使用Amazon MCP Server，请参阅Amazon Labs GitHub代码库中的《安装与设置指南》获取安装说明。安装完成后，请将以下MCP Server配置添加到您的本地设置中。

《安装与设置指南》

https://github.com/awslabs/mcp?tab=readme-ov-file#installation-and-setup

安装Amazon Q for command line，并将配置添加到~/.aws/amazonq/mcp.json文件中。如果您已是Amazon Q CLI用户，则只需添加配置即可。

{  "mcpServers": {    "awslabs.aws-serverless-mcp":  {      "command": "uvx",      "timeout": 60,      "args": ["awslabs.aws-serverless_mcp_server@latest"],    },    "awslabs.ecs-mcp-server": {      "disabled": false,      "command": "uv",      "timeout": 60,      "args": ["awslabs.ecs-mcp-server@latest"],    },    "awslabs.eks-mcp-server": {      "disabled": false,      "timeout": 60,      "command": "uv",      "args": ["awslabs.eks-mcp-server@latest"],    }  }}

左右滑动查看完整示意

本演示将使用Amazon Q CLI，创建能够理解视频内容的应用程序，并以Amazon Nova模型示例代码库中的02_using_converse_api.ipynb作为示例代码。

然后，发送以下提示词。

I want to create a backend application that automatically extracts metadata and understands the content of images and videos uploaded to an S3 bucket and stores that information in a database. I'd like to use a serverless system for processing. Could you generate everything I need, including the code and commands or steps to set up the necessary infrastructure, for it to work from start to finish? - Use 02_using_converse_api.ipynb as example code for the image and video understanding.

Amazon Q CLI能够识别所需工具，其中包括MCP server：awslabs.aws-serverless-mcp-server。

仅需一次交互，Amazon Web Services Serverless MCP Server即可确定构建一个稳健架构所需的所有要求和最佳实践。

向Amazon Q CLI发起构建并测试该应用程序的请求，期间Amazon Q CLI迅速利用现有工具解决了过程中遇到的错误。您可以通过检查在Amazon DynamoDB表中创建的记录，并使用dog2.jpeg文件测试应用程序，以验证问题是否已成功解决。

为增强视频处理能力，本演示决定将媒体分析应用程序迁移到容器化架构中。您可以使用以下提示词。

I'd like you to create a simple application like the media analysis one, but instead of being serverless, it should be containerized. Please help me build it in a new CDK stack.

Amazon Q Developer开始构建应用程序，仅仅等待一杯咖啡的时间，应用程序就已准备就绪。您可使用以下简单提示词，以确保一切符合当前标准。

please review the code and all app using the awslabsecs_mcp_server tools

Amazon Q Developer CLI提供了一份总结，其中包含所有可优化之处以及结论。

继续要求Amazon Q Developer CLI进行所有必要的修改。准备就绪后，您可以使用自然语言，要求Amazon Q Developer CLI将其部署到您的账户中。

几分钟后，您已经拥有了一个完整的容器化应用程序，从Amazon S3存储桶到所有必要的网络配置均已准备就绪。

然后，要求Amazon Q Developer CLI测试该应用程序，并向其发送the-sea.mp4视频文件，但此时收到了超时错误。为此，Amazon Q Developer CLI决定使用awslabsecs_mcp_server工具中的fetch_task_logs命令来查看日志，并进行错误识别与修复。

重新部署后进行再次尝试，应用程序已成功处理视频文件。

您可在Amazon DynamoDB表中查看相关记录。

为测试Amazon EKS MCP Server，本演示在auction-website-main文件夹中准备一份网络应用代码，希望用此构建一个稳健的网络应用。您可要求Amazon Q Developer CLI依据以下提示词来协助您。

Create a web application using the existing code in the auction-website-main folder. This application will grow, so I would like to create it in a new EKS cluster

Dockerfile创建完成后，Amazon Q Developer CLI将awslabseks_mcp_server中的generate_app_manifests识别为可靠工具，可用于为该应用程序生成Kubernetes清单文件。