AWS MCP Servers

Servidores MCP de código abierto para AWS

Un conjunto de servidores MCP especializados que te ayudan a aprovechar al máximo AWS, dondequiera que uses MCP.

[!TIP] ¡El Agent Toolkit for AWS ya está disponible! El Agent Toolkit for AWS es el sucesor de los servidores MCP, plugins y skills disponibles en AWS Labs, y se creó a partir de los comentarios de clientes como tú. Si estás desarrollando software de producción con agentes de codificación o creando agentes para tus propios clientes, te recomendamos el Agent Toolkit for AWS. Incluye claves de condición de IAM para distinguir acciones de agentes de acciones humanas, visibilidad en CloudWatch y CloudTrail, y skills que han sido evaluadas en cuanto a precisión y eficacia. Este repositorio sigue funcionando y aceptando contribuciones. Con el tiempo, los proyectos más útiles de aquí se trasladarán al Agent Toolkit for AWS.

Tabla de Contenidos

• Servidores MCP de código abierto para AWS
  • Tabla de Contenidos
  • ¿Qué es el Model Context Protocol (MCP) y cómo funciona con los Servidores MCP para AWS?
  • Mecanismos de Transporte de los Servidores MCP de código abierto para AWS
    • Mecanismos de transporte compatibles
    • Eliminación de la compatibilidad con Server Sent Events
    • ¿Por qué Servidores MCP para AWS?
  • Servidores MCP Disponibles: Instalación Rápida
    • 🚀 Primeros Pasos con AWS
    • Explora por lo que Estás Creando
      • 📚 Acceso en tiempo real a la documentación oficial de AWS
    • 🏗️ Infraestructura y Despliegue
      • Plataformas de Contenedores
      • Serverless y Funciones
      • Soporte
    • 🤖 IA y Aprendizaje Automático
    • 📊 Datos y Analítica
      • Bases de Datos SQL y NoSQL
        • Búsqueda y Analítica
      • Proveedores de API Backend
      • Caché y Rendimiento
    • 🛠️ Herramientas de Desarrollo y Soporte
    • 📡 Integración y Mensajería
    • 💰 Costos y Operaciones
    • 🧬 Salud y Ciencias de la Vida
    • Explora por Cómo Estás Trabajando
      • 👨‍💻 Vibe Coding y Desarrollo
        • Flujo de Trabajo de Desarrollo Principal
        • Infraestructura como Código
        • Desarrollo de Aplicaciones
        • Desarrollo de Contenedores y Serverless
        • Pruebas y Datos
        • Desarrollo de Flujos de Trabajo en Ciencias de la Vida
        • Gestión de Datos de Salud
      • 💬 Asistentes Conversacionales
        • Conocimiento y Búsqueda
        • Procesamiento y Generación de Contenido
        • Servicios Empresariales
      • 🤖 Agentes Autónomos en Segundo Plano
        • Operaciones de Datos y ETL
        • Caché y Rendimiento
        • Flujo de Trabajo e Integración
        • Operaciones y Monitoreo
  • Módulo de Manejador de AWS Lambda para MCP
  • ¿Cuándo usar Servidores MCP Locales vs Remotos?
    • Servidores MCP Locales
    • Servidores MCP Remotos
  • Casos de Uso de los Servidores
  • Instalación y Configuración
    • Para macOS/Linux
    • Para Windows
    • Ejecutar servidores MCP en contenedores
    • Primeros Pasos con Kiro
      • ~/.kiro/settings/mcp.json
    • Primeros Pasos con Cline y Amazon Bedrock
      • cline_mcp_settings.json
    • Primeros Pasos con Cursor
      • .cursor/mcp.json
    • Primeros Pasos con Windsurf
      • ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
    • Primeros Pasos con VS Code
      • .vscode/mcp.json
    • Primeros Pasos con Claude Code
      • .mcp.json
    • Primeros Pasos con fx
      • ~/.fx/mcp.json
  • Ejemplos
  • Vibe coding
  • Recursos Adicionales
  • Seguridad
  • Contribuciones
  • Guía para desarrolladores
  • Licencia
  • Aviso Legal

¿Qué es el Model Context Protocol (MCP) y cómo funciona con los Servidores MCP para AWS?

El Model Context Protocol (MCP) es un protocolo abierto que permite una integración perfecta entre aplicaciones de LLM y fuentes de datos y herramientas externas. Ya sea que estés creando un IDE impulsado por IA, mejorando una interfaz de chat o creando flujos de trabajo de IA personalizados, MCP proporciona una forma estandarizada de conectar los LLM con el contexto que necesitan.

— Model Context Protocol README

Un Servidor MCP es un programa ligero que expone capacidades específicas a través del Model Context Protocol estandarizado. Las aplicaciones host (como chatbots, IDE y otras herramientas de IA) tienen clientes MCP que mantienen conexiones 1:1 con los servidores MCP. Los clientes MCP comunes incluyen asistentes de codificación de IA agénticos (como Kiro, Cline, Cursor, Windsurf), así como aplicaciones de chatbot como Claude Desktop, y pronto habrá más clientes. Los servidores MCP pueden acceder a fuentes de datos locales y servicios remotos para proporcionar contexto adicional que mejore los resultados generados por los modelos.

Los Servidores MCP para AWS utilizan este protocolo para brindar a las aplicaciones de IA acceso a la documentación de AWS, orientación contextual y mejores prácticas. A través de la arquitectura estandarizada de cliente-servidor MCP, las capacidades de AWS se convierten en una extensión inteligente de tu entorno de desarrollo o aplicación de IA.

Los Servidores MCP para AWS permiten un desarrollo nativo en la nube mejorado, gestión de infraestructura y flujos de trabajo de desarrollo, haciendo que la computación en la nube asistida por IA sea más accesible y eficiente.

El Model Context Protocol es un proyecto de código abierto gestionado por Anthropic, PBC. y abierto a contribuciones de toda la comunidad. Para obtener más información sobre MCP, puedes encontrar documentación adicional aquí

Mecanismos de Transporte de los Servidores MCP de código abierto para AWS

Mecanismos de transporte compatibles

El protocolo MCP define actualmente dos mecanismos de transporte estándar para la comunicación cliente-servidor:

• stdio, comunicación a través de la entrada y salida estándar
• HTTP transmisible (streamable HTTP)

Los servidores MCP en este repositorio están diseñados para admitir únicamente stdio.

Eres responsable de asegurarte de que tu uso de estos servidores cumpla con los términos que los rigen y con cualquier ley, regla, regulación, política o estándar que te sea aplicable.

Eliminación de la compatibilidad con Server Sent Events

Aviso Importante: El 26 de mayo de 2025, se eliminó la compatibilidad con Server Sent Events (SSE) de todos los servidores MCP en sus últimas versiones principales. Este cambio se alinea con las pautas de compatibilidad retroactiva de la especificación del Model Context Protocol.

Estamos trabajando activamente para admitir HTTP transmisible (Streamable HTTP), que proporcionará capacidades de transporte mejoradas para versiones futuras.

Para aplicaciones que aún requieran compatibilidad con SSE, utiliza la versión principal anterior del servidor MCP correspondiente hasta que puedas migrar a métodos de transporte alternativos.

¿Por qué Servidores MCP para AWS?

Los servidores MCP mejoran las capacidades de los modelos fundacionales (FM) de varias maneras clave:

• Mejor Calidad de Salida: Al proporcionar información relevante directamente en el contexto del modelo, los servidores MCP mejoran significativamente las respuestas del modelo para dominios especializados como los servicios de AWS. Este enfoque reduce las alucinaciones, proporciona detalles técnicos más precisos, permite una generación de código más precisa y garantiza que las recomendaciones se alineen con las mejores prácticas actuales de AWS y las capacidades de los servicios.

• Acceso a la Documentación Más Reciente: Los FM pueden no tener conocimiento de lanzamientos, API o SDK recientes. Los servidores MCP cierran esta brecha al incorporar documentación actualizada, asegurando que tu asistente de IA siempre trabaje con las últimas capacidades de AWS.

• Automatización de Flujos de Trabajo: Los servidores MCP convierten flujos de trabajo comunes en herramientas que los modelos fundacionales pueden usar directamente. Ya sea CDK, Terraform u otros flujos de trabajo específicos de AWS, estas herramientas permiten a los asistentes de IA realizar tareas complejas con mayor precisión y eficiencia.

• Conocimiento Especializado del Dominio: Los servidores MCP proporcionan conocimiento profundo y contextual sobre los servicios de AWS que podría no estar completamente representado en los datos de entrenamiento de los modelos fundacionales, lo que permite respuestas más precisas y útiles para tareas de desarrollo en la nube.

Servidores MCP Disponibles: Instalación Rápida

Comienza rápidamente con botones de instalación con un solo clic para clientes MCP populares. Haz clic en los botones a continuación para instalar servidores directamente en Cursor o VS Code:

🚀 Primeros Pasos con AWS

Para interacciones con AWS, recomendamos comenzar con:

Nombre del Servidor	Descripción	Instalar
AWS MCP Server (en vista previa)	Comienza aquí para interacciones seguras y auditables con AWS. Este servidor MCP remoto y gestionado está alojado por AWS y combina soporte integral de API de AWS con acceso a la documentación más reciente de AWS, referencias de API, publicaciones de What's New e información de Primeros Pasos. Incluye SOP de Agente predefinidos que siguen las mejores prácticas de AWS, ayudando a los agentes a completar tareas complejas de AWS de múltiples pasos de manera confiable. Diseñado con seguridad y control en mente: llamadas API validadas sintácticamente, permisos basados en IAM con cero exposición de credenciales y registro de auditoría completo en CloudTrail. Accede a todos los servicios de AWS para gestionar infraestructura, explorar recursos y ejecutar operaciones de AWS con total transparencia y trazabilidad. Leer más

Explora por lo que Estás Creando

📚 Acceso en tiempo real a la documentación oficial de AWS

Nombre del Servidor	Descripción	Instalar
AWS Knowledge MCP Server	Un servidor MCP remoto y totalmente gestionado alojado por AWS que proporciona acceso a los documentos más recientes de AWS, referencias de API, publicaciones de What's New, información de Primeros Pasos, Builder Center, publicaciones de blog, referencias arquitectónicas y orientación de Well-Architected.
AWS Documentation MCP Server	Obtén los documentos más recientes de AWS y referencias de API

🏗️ Infraestructura y Despliegue

Construye, despliega y gestiona infraestructura en la nube con las mejores prácticas de Infraestructura como Código.

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
AWS IaC MCP Server	Kit de herramientas completo de Infraestructura como Código con acceso a documentación de CloudFormation, guías de mejores prácticas de CDK, ejemplos de constructos, validación de seguridad y resolución de problemas de despliegue
AWS Cloud Control API MCP Server ⚠️ OBSOLETO	Gestión directa de recursos de AWS con escaneo de seguridad y mejores prácticas (Use AWS IaC MCP Server en su lugar)

Plataformas de Contenedores

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
Amazon EKS MCP Server	Gestión de clústeres de Kubernetes y despliegue de aplicaciones
Amazon ECS MCP Server	Orquestación de contenedores y despliegue de aplicaciones ECS
Finch MCP Server	Construcción local de contenedores con integración con ECR

Serverless y Funciones

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
AWS Serverless MCP Server	Ciclo de vida completo de aplicaciones serverless con SAM CLI
AWS Lambda Tool MCP Server	Ejecuta funciones Lambda como herramientas de IA para acceso a recursos privados

Migración y Modernización

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
AWS Transform MCP Server	Gestiona espacios de trabajo, trabajos, conectores, tareas HITL y artefactos de AWS Transform para transformaciones de código mainframe, VMware, .NET y personalizado

Soporte

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
AWS Support MCP Server	Ayuda a los usuarios a crear y gestionar casos de soporte de AWS

🤖 IA y Aprendizaje Automático

Mejora las aplicaciones de IA con recuperación de conocimiento, generación de contenido y capacidades de ML

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server	Consulta bases de conocimiento empresariales con soporte de citas
Amazon Kendra Index MCP Server	Búsqueda empresarial y mejora de RAG
Amazon Q Business MCP Server	Asistente de IA para tu contenido ingerido con acceso anónimo
Amazon Q Index MCP Server	Accesores de datos para buscar en el índice Q de la empresa
AWS Bedrock Custom Model Import MCP Server	Gestiona modelos personalizados en Bedrock para inferencia bajo demanda
AWS Bedrock AgentCore MCP Server	Proporciona acceso integral a documentación sobre servicios, API y mejores prácticas de la plataforma AgentCore
Amazon Translate MCP Server	Traducción automática neuronal en más de 75 idiomas con procesamiento por lotes y terminología personalizada
Amazon SageMaker AI MCP Server	Gestión de recursos de SageMaker AI y desarrollo de modelos
Registry of Open Data (RODA) MCP Server	Descubre, explora y previsualiza conjuntos de datos abiertos en AWS

📊 Datos y Analítica

Trabaja con bases de datos, sistemas de caché y flujos de procesamiento de datos.

Bases de Datos SQL y NoSQL

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
Amazon DynamoDB MCP Server	Guía experta de diseño de DynamoDB y asistencia en modelado de datos
Amazon Aurora PostgreSQL MCP Server	Operaciones de base de datos PostgreSQL mediante RDS Data API
Amazon Aurora MySQL MCP Server	Operaciones de base de datos MySQL mediante RDS Data API
Amazon Aurora DSQL MCP Server	SQL distribuido con compatibilidad con PostgreSQL
Amazon DocumentDB MCP Server	Operaciones de base de datos documental compatible con MongoDB
Amazon Neptune MCP Server	Consultas de base de datos de grafos con openCypher y Gremlin
Amazon Keyspaces MCP Server	Operaciones compatibles con Apache Cassandra
Amazon Timestream for InfluxDB MCP Server	Operaciones de base de datos de series temporales y compatibilidad con InfluxDB
AWS S3 Tables MCP Server	Gestiona tablas de S3 para analítica optimizada
Amazon Redshift MCP Server	Operaciones de almacén de datos y consultas de analítica
Amazon RDS Oracle MCP Server	Operaciones de base de datos Oracle mediante autenticación con Secrets Manager
AWS IoT SiteWise MCP Server	Gestión de activos IoT industriales, ingesta de datos y analítica
Amazon RDS MSSQL MCP Server	Operaciones de base de datos SQL Server mediante RDS Data API

Búsqueda y Analítica

• Amazon OpenSearch MCP Server - Búsqueda, Analítica y Observabilidad impulsadas por OpenSearch

Proveedores de API Backend

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
AWS AppSync MCP Server	Gestiona e interactúa con backends de aplicaciones impulsados por AWS AppSync

Caché y Rendimiento

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
Amazon ElastiCache MCP Server	Operaciones completas del plano de control de ElastiCache
Amazon ElastiCache / MemoryDB for Valkey MCP Server	Estructuras de datos avanzadas y caché con Valkey
Amazon ElastiCache for Memcached MCP Server	Caché de alta velocidad con protocolo Memcached

Datos Abiertos

Nombre del servidor	Descripción	Instalación
Registry of Open Data (RODA) MCP Server	Descubre, explora y previsualiza conjuntos de datos abiertos en AWS

🛠️ Herramientas de Desarrollo y Soporte

Acelera el desarrollo con análisis de código, documentación y utilidades de prueba.

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS IAM MCP Server	Gestión integral de usuarios, roles, grupos y políticas de IAM con mejores prácticas de seguridad
AWS Security Agent MCP Server	Escaneo de seguridad automatizado, pruebas de penetración y remediación usando AWS Security Agent
OpenAPI MCP Server	Integración dinámica de API mediante especificaciones OpenAPI

📡 Integración y Mensajería

Conecta sistemas con mensajería, flujos de trabajo y servicios de ubicación.

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
Amazon SNS / SQS MCP Server	Mensajería basada en eventos y gestión de colas
Amazon MQ MCP Server	Gestión de brokers de mensajes para RabbitMQ y ActiveMQ
AWS Step Functions Tool MCP Server	Ejecuta flujos de trabajo complejos y procesos de negocio
Amazon Location Service MCP Server	Búsqueda de lugares, geocodificación y optimización de rutas
OpenAPI MCP Server	Integración dinámica de API mediante especificaciones OpenAPI

💰 Costos y Operaciones

Monitorea, optimiza y gestiona tu infraestructura y costos de AWS.

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS Pricing MCP Server	Precios de servicios de AWS y estimaciones de costos
Amazon CloudWatch MCP Server	Análisis de métricas, alarmas y registros, y resolución de problemas operativos
AWS Managed Prometheus MCP Server	Operaciones compatibles con Prometheus
AWS Billing and Cost Management MCP Server	Gestión de facturación y costos para facturación cobrable y proforma

🧬 Salud y Ciencias de la Vida

Interactúa con los servicios de AWS HealthAI.

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS HealthOmics MCP Server	Genera, ejecuta, depura y optimiza flujos de trabajo de ciencias de la vida
AWS HealthImaging MCP Server	Gestión integral del ciclo de vida de datos de imágenes médicas con 21 herramientas para operaciones DICOM, gestión de almacenes de datos y descubrimiento automatizado
AWS HealthLake MCP Server	Crea, gestiona, busca y optimiza flujos de trabajo de datos de salud FHIR con integración integral de AWS HealthLake, que incluye descubrimiento automatizado de recursos, capacidades avanzadas de búsqueda, gestión de registros de pacientes y operaciones fluidas de importación/exportación.
Registry of Open Data (RODA) MCP Server	Descubre, explora y previsualiza conjuntos de datos abiertos en AWS

Explora según cómo trabajas

👨‍💻 Vibe Coding y Desarrollo

Asistentes de codificación con IA como Kiro, Cline, Cursor y Claude Code que te ayudan a construir más rápido

Taller: Consulta el taller de Vibe Coding con AWS MCP Servers para obtener orientación práctica y ejemplos.

Flujo de Trabajo de Desarrollo Principal

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS API MCP Server	¡Empieza aquí para interacciones generales con AWS! Soporte integral de API de AWS con validación de comandos, controles de seguridad y acceso a todos los servicios de AWS. Perfecto para gestionar infraestructura, explorar recursos y ejecutar operaciones de AWS mediante lenguaje natural.
AWS Knowledge MCP Server	Un servidor MCP remoto y totalmente gestionado por AWS que proporciona acceso a la documentación más reciente de AWS, referencias de API, publicaciones de novedades, información de inicio, Builder Center, publicaciones de blog, referencias arquitectónicas y orientación de Well-Architected.
AWS Documentation MCP Server	Obtén la documentación más reciente de AWS y referencias de API

Infraestructura como Código

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS IaC MCP Server	Kit de herramientas completo de Infraestructura como Código con acceso a documentación de CloudFormation, orientación de mejores prácticas de CDK, ejemplos de constructos, validación de seguridad y resolución de problemas de implementación
AWS Cloud Control API MCP Server ⚠️ OBSOLETO	Gestión directa de recursos de AWS con escaneo de seguridad y mejores prácticas (Usa AWS IaC MCP Server en su lugar)

Desarrollo de Aplicaciones

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
OpenAPI MCP Server	Integración dinámica de API mediante especificaciones OpenAPI

Desarrollo de Contenedores y Serverless

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
Amazon SageMaker AI MCP Server	Gestión de recursos de SageMaker AI y desarrollo de modelos
Amazon EKS MCP Server	Gestión de clústeres de Kubernetes e implementación de aplicaciones
Amazon ECS MCP Server	Conteneriza e implementa aplicaciones en ECS
Finch MCP Server	Construcción local de contenedores con push a ECR
AWS Serverless MCP Server	Ciclo de vida completo de aplicaciones serverless con SAM CLI

Pruebas y Datos

Desarrollo de Flujos de Trabajo en Ciencias de la Vida

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS HealthOmics MCP Server	Genera, ejecuta, depura y optimiza flujos de trabajo de ciencias de la vida

Gestión de Datos de Salud

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS HealthLake MCP Server	Crea, gestiona, busca y optimiza flujos de trabajo de datos de salud FHIR con integración integral de AWS HealthLake, que incluye descubrimiento automatizado de recursos, capacidades avanzadas de búsqueda, gestión de registros de pacientes y operaciones fluidas de importación/exportación.

💬 Asistentes Conversacionales

Chatbots orientados al cliente, agentes de negocio y sistemas interactivos de preguntas y respuestas

Conocimiento y Búsqueda

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server	Consulta bases de conocimiento empresariales con soporte de citas
Amazon Kendra Index MCP Server	Búsqueda empresarial y mejora de RAG
Amazon Q Business MCP Server	Asistente de IA para tu contenido ingerido con acceso anónimo
Amazon Q Index MCP Server	Accesores de datos para buscar en el índice Q de la empresa
AWS Documentation MCP Server	Obtén la documentación más reciente de AWS y referencias de API

Procesamiento y Generación de Contenido

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
Document Loader MCP Server	Analiza y extrae contenido de archivos PDF, DOCX, XLSX, PPTX e imágenes
Amazon Translate MCP Server	Traducción automática neuronal en más de 75 idiomas con procesamiento por lotes y terminología personalizada

Servicios de Negocio

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
Amazon Location Service MCP Server	Búsqueda de ubicaciones, geocodificación y horarios comerciales
AWS Pricing MCP Server	Precios de servicios de AWS y estimaciones de costos

🤖 Agentes Autónomos en Segundo Plano

Automatización sin intervención, pipelines ETL y sistemas operativos

Operaciones de Datos y ETL

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS Data Processing MCP Server	Herramientas integrales de procesamiento de datos y visibilidad de pipelines en tiempo real en AWS Glue, Amazon EMR-EC2 y Amazon Athena
Amazon DynamoDB MCP Server	Operaciones completas de DynamoDB y gestión de tablas
Amazon Aurora PostgreSQL MCP Server	Operaciones de base de datos PostgreSQL mediante RDS Data API
Amazon Aurora MySQL MCP Server	Operaciones de base de datos MySQL mediante RDS Data API
Amazon Aurora DSQL MCP Server	SQL distribuido con compatibilidad con PostgreSQL
Amazon DocumentDB MCP Server	Operaciones de base de datos documental compatible con MongoDB
Amazon Neptune MCP Server	Consultas de base de datos de grafos con openCypher y Gremlin
Amazon Keyspaces MCP Server	Operaciones compatibles con Apache Cassandra
Amazon Timestream for InfluxDB MCP Server	Operaciones de base de datos de series temporales y compatibilidad con InfluxDB
Amazon RDS MSSQL MCP Server	Operaciones de base de datos SQL Server mediante RDS Data API

| Amazon RDS Oracle MCP Server | Operaciones de base de datos Oracle mediante autenticación con Secrets Manager |

|

Caché y Rendimiento

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
Amazon ElastiCache / MemoryDB for Valkey MCP Server	Estructuras de datos avanzadas y caché con Valkey
Amazon ElastiCache for Memcached MCP Server	Caché de alta velocidad con protocolo Memcached

Flujo de Trabajo e Integración

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
AWS Lambda Tool MCP Server	Ejecuta funciones Lambda como herramientas de IA para acceso a recursos privados
AWS Step Functions Tool MCP Server	Ejecuta flujos de trabajo complejos y procesos de negocio
Amazon SNS/SQS MCP Server	Mensajería basada en eventos y gestión de colas
Amazon MQ MCP Server	Gestión de broker de mensajes para RabbitMQ y ActiveMQ

Operaciones y Monitoreo

Nombre del Servidor	Descripción	Instalación
Amazon CloudWatch MCP Server	Análisis de métricas, alarmas y registros, y resolución de problemas operativos
Amazon CloudWatch Application Signals MCP Server	Monitoreo de aplicaciones e información de rendimiento
AWS Managed Prometheus MCP Server	Operaciones y monitoreo compatibles con Prometheus
AWS Security Agent MCP Server	Escaneo de seguridad automatizado, pruebas de penetración y remediación mediante AWS Security Agent
AWS Well-Architected Security Assessment Tool MCP Server	Evalúa entornos de AWS contra el Pilar de Seguridad del Marco Well-Architected
AWS CloudTrail MCP Server	Consulta y análisis de eventos de CloudTrail
AWS Systems Manager for SAP MCP Server	Gestiona, monitorea y opera aplicaciones SAP en AWS con verificaciones de estado, validación de configuración y programación

Módulo de Manejador Lambda de MCP para AWS

Una biblioteca de Python para crear manejadores HTTP serverless para el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) usando AWS Lambda. Este módulo proporciona un marco flexible para construir endpoints HTTP de MCP con gestión de sesiones conectable, incluido soporte integrado para DynamoDB.

Características:

• Creación sencilla de manejadores HTTP de MCP serverless usando AWS Lambda
• Sistema de gestión de sesiones conectable
• Soporte integrado de backend de sesiones DynamoDB
• Autenticación y autorización personalizables
• Implementaciones de ejemplo y pruebas

Consulta src/mcp-lambda-handler/README.md para obtener instrucciones completas de uso, instalación y desarrollo.

¿Cuándo usar servidores MCP locales o remotos?

Los servidores MCP pueden ejecutarse localmente en tu máquina de desarrollo o de forma remota en la nube. Aquí te mostramos cuándo usar cada enfoque:

Servidores MCP Locales

• Desarrollo y Pruebas: Perfectos para desarrollo, pruebas y depuración locales
• Trabajo sin conexión: Continúa trabajando cuando la conectividad a internet es limitada
• Privacidad de datos: Mantén datos sensibles y credenciales en tu máquina local
• Baja latencia: Sobrecarga de red mínima para tiempos de respuesta más rápidos
• Control de recursos: Control directo sobre los recursos y la configuración del servidor

Servidores MCP Remotos

• Colaboración en equipo: Comparte configuraciones de servidor consistentes en todo tu equipo
• Tareas intensivas en recursos: Descarga el procesamiento pesado a recursos dedicados en la nube
• Siempre disponibles: Accede a tus servidores MCP desde cualquier lugar y dispositivo
• Actualizaciones automáticas: Obtén las últimas funciones y parches de seguridad automáticamente
• Escalabilidad: Maneja fácilmente cargas de trabajo variables sin restricciones de recursos locales
• Seguridad: Controles de seguridad centralizados con permisos basados en IAM y exposición cero de credenciales
• Gobernanza: Registro de auditoría integral y monitoreo de cumplimiento para gobernanza de nivel empresarial

Nota: Algunos servidores MCP, como el servidor MCP oficial de AWS (en vista previa) y AWS Knowledge MCP, son proporcionados por AWS como servicios totalmente gestionados. Estos servidores remotos gestionados por AWS no requieren configuración ni gestión de infraestructura de tu parte: solo conéctate y comienza a usarlos.

Casos de Uso para los Servidores

Por ejemplo, puedes usar el AWS Documentation MCP Server para ayudar a tu asistente de IA a investigar y generar código actualizado para cualquier servicio de AWS, como los agentes integrados de Amazon Bedrock. Alternativamente, podrías usar el CDK MCP Server o el Terraform MCP Server para que tu asistente de IA cree implementaciones de infraestructura como código que utilicen las últimas APIs y sigan las mejores prácticas de AWS. Con el AWS Pricing MCP Server, podrías preguntar "¿Cuál sería el costo mensual estimado para este proyecto de CDK antes de implementarlo?" o "¿Puedes ayudarme a entender los posibles gastos de servicios de AWS para este diseño de infraestructura?" y recibir estimaciones de costos detalladas e información para la planificación presupuestaria. El Valkey MCP Server permite la interacción en lenguaje natural con almacenes de datos Valkey, lo que permite a los asistentes de IA gestionar operaciones de datos de manera eficiente a través de una interfaz conversacional simple.

Instalación y Configuración

Cada servidor tiene instrucciones de instalación específicas con instalaciones de un clic para Kiro, Cursor y VSCode. Generalmente, puedes:

1. Instalar uv desde Astral
2. Instalar Python usando uv python install 3.10
3. Configurar credenciales de AWS con acceso a los servicios requeridos
4. Agregar el servidor a la configuración de tu cliente MCP

Ejemplo de configuración para la configuración de MCP de Kiro (~/.kiro/settings/mcp.json):

Para macOS/Linux

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.core-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Consulta los README individuales de cada servidor para conocer los requisitos específicos y las opciones de configuración.

Para Windows

Al configurar servidores MCP en Windows, necesitarás usar un formato de configuración ligeramente diferente:

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Si tienes problemas con la configuración de MCP o quieres verificar si los parámetros apropiados están en su lugar, puedes intentar lo siguiente:

# Run MCP server manually with timeout 15s
$ timeout 15s uv tool run <MCP Name> <args> 2>&1 || echo "Command completed or timed out"

# Example (Aurora MySQL MCP Server)
$ timeout 15s uv tool run awslabs.mysql-mcp-server --resource_arn <Your Resource ARN> --secret_arn <Your Secret ARN> ... 2>&1 || echo "Command completed or timed out"

# If the arguments are not set appropriately, you may see the following message:
usage: awslabs.mysql-mcp-server [-h] --resource_arn RESOURCE_ARN --secret_arn SECRET_ARN --database DATABASE
                                --region REGION --readonly READONLY
awslabs.mysql-mcp-server: error: the following arguments are required: --resource_arn, --secret_arn, --database, --region, --readonly

Nota sobre el rendimiento al usar el sufijo uvx "@latest":

Usar el sufijo "@latest" verifica y descarga el paquete más reciente del servidor MCP desde pypi cada vez que inicias tus clientes MCP, pero tiene un costo de mayores tiempos de carga iniciales. Si deseas minimizar el tiempo de carga inicial, elimina "@latest" y administra tu caché de uv tú mismo usando uno de estos enfoques:

• uv cache clean <tool>: donde {tool} es el servidor MCP que deseas eliminar de la caché e instalar nuevamente (por ejemplo: "awslabs.lambda-tool-mcp-server") (recuerda eliminar los '<>').
• uvx <tool>@latest: esto actualizará la herramienta con la versión más reciente y la agregará a la caché de uv.

Ejecutando servidores MCP en contenedores

Las imágenes de Docker para cada servidor MCP se publican en el registro público de AWS ECR.

Este ejemplo usa docker con el "awslabs.aws-documentation-mcp-server" y se puede repetir para cada servidor MCP

• Opcionalmente, guarda variables de entorno sensibles en un archivo:

  # contents of a .env file with fictitious AWS temporary credentials
  AWS_ACCESS_KEY_ID=ASIAIOSFODNN7EXAMPLE
  AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
  AWS_SESSION_TOKEN=AQoEXAMPLEH4aoAH0gNCAPy...truncated...zrkuWJOgQs8IZZaIv2BXIa2R4Olgk
  

• Usa las opciones de docker: --env, --env-file y --volume según sea necesario porque las "env": {} no están disponibles dentro del contenedor.

  {
    "mcpServers": {
      "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "--interactive",
          "--env",
          "FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR",
          "--env",
          "AWS_REGION=us-east-1",
          "--env-file",
          "/full/path/to/.env",
          "--volume",
          "/full/path/to/.aws:/app/.aws",
          "public.ecr.aws/awslabs-mcp/awslabs/aws-documentation-mcp-server:latest"
        ],
        "env": {}
      }
    }
  }
  

• Para probar cambios locales, puedes construir y etiquetar la imagen. Debes actualizar la configuración de MCP para usar esta etiqueta en lugar de la imagen de ECR.

  cd src/aws-documentation-mcp-server
  docker build -t awslabs/aws-documentation-mcp-server .
  

Comenzando con Kiro

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Comenzando con Cline y Amazon Bedrock

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
   }
 }

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
  }
}

For every new project, always look at your MCP servers and use mcp-core as the starting point every time. Also after a task completion include the list of MCP servers used in the operation.

Comenzando con Cursor

 {
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Comenzando con Windsurf

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
   }
 }

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
  }
}

Comenzando con VS Code

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Comenzando con Claude Code

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-iac-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-iac-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    },
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_DOCUMENTATION_PARTITION": "aws"
      }
    }
  }
}

Comenzando con fx

{
  "mcp": {
    "aws-knowledge-mcp-server": {
      "type": "http",
      "url": "https://knowledge-mcp.global.api.aws"
    },
    "awslabs.aws-iac-mcp-server": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "awslabs.aws-iac-mcp-server@latest"],
      "environment": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

"startup_timeout_ms": 30000

Muestras

Ejemplos listos para usar de servidores MCP de código abierto para AWS en acción están disponibles en el directorio muestras. Estas muestras proporcionan código funcional y guías paso a paso para ayudarte a comenzar con cada servidor MCP.

Codificación por vibración

Puedes usar estos servidores MCP con tu asistente de codificación con IA para vibe coding. Para obtener consejos y trucos sobre cómo mejorar tu experiencia de vibe coding, consulta nuestra guía.

Recursos adicionales

• Presentación de AWS MCP Servers para asistentes de código
• Vibe coding con AWS MCP Servers | AWS Show & Tell
• Potenciando el desarrollo de bases de datos de AWS con servidores MCP de AWS
• Estimación de costos de AWS usando Amazon Q CLI y AWS Pricing MCP Server
• Presentación de AWS Serverless MCP Server: desarrollo impulsado por IA para aplicaciones modernas
• Anuncio de nuevos servidores Model Context Protocol (MCP) para AWS Serverless y Containers
• Acelerando el desarrollo de aplicaciones con el servidor MCP de Amazon EKS
• Amazon Neptune anuncia el servidor MCP (Model Context Protocol)
• Vibe coding con Terraform MCP Server
• Cómo generar diagramas de arquitectura de AWS usando Amazon Q CLI y MCP
• Aprovecha el poder de los servidores MCP con Amazon Bedrock Agents
• Descubriendo el poder del Model Context Protocol (MCP) en AWS
• La lista de precios de AWS recibe una mejora en lenguaje natural: presentación del AWS Pricing MCP Server
• AWS SheBuilds: el viaje del equipo de AWS desde herramientas internas hasta infraestructura de IA de código abierto
• Guía para vibe coding con servidores MCP de AWS
• Vibe coding con AWS MCP Servers | Taller práctico

Seguridad

Consulta CONTRIBUTING para obtener más información.

Contribuciones

¡Un gran reconocimiento a nuestros increíbles contribuyentes! ¡Gracias por hacer de este proyecto algo mejor!

¡Todo tipo de contribuciones son bienvenidas! Consulta nuestra guía para contribuyentes para obtener más información.

Guía para desarrolladores

Si deseas agregar un nuevo servidor MCP a la biblioteca, consulta nuestra guía de desarrollo y asegúrate de seguir nuestras pautas de diseño.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia Apache-2.0.

Aviso legal

Antes de usar un servidor MCP, debes considerar realizar tu propia evaluación independiente para asegurarte de que su uso cumpla con tus propias prácticas y estándares específicos de seguridad y control de calidad, así como con las leyes, reglas y regulaciones que te rigen a ti y a tu contenido.