AWS CloudTrail

AWS Labs CloudTrail MCP सर्वर

यह AWS Labs Model Context Protocol (MCP) सर्वर CloudTrail के लिए आपके AI एजेंटों को सुरक्षा जांच, अनुपालन ऑडिटिंग और परिचालन समस्या निवारण के लिए AWS खाता गतिविधि क्वेरी करने में सक्षम बनाता है। यह CloudTrail इवेंट और CloudTrail Lake एनालिटिक्स तक व्यापक पहुँच प्रदान करता है, जिससे एजेंट API कॉल को ट्रैक कर सकते हैं, उपयोगकर्ता गतिविधि का विश्लेषण कर सकते हैं और उन्नत सुरक्षा विश्लेषण कर सकते हैं। यह सर्वर AI एजेंटों को मानकीकृत MCP इंटरफेस के माध्यम से CloudTrail डेटा तक सहज पहुँच प्रदान करता है, जिससे कस्टम API एकीकरण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और शक्तिशाली सुरक्षा अंतर्दृष्टि और ऑडिट क्षमताएँ सक्षम होती हैं।

निर्देश

CloudTrail MCP सर्वर सामान्य सुरक्षा और परिचालन परिदृश्यों को संबोधित करने के लिए विशेष उपकरण प्रदान करता है, जिनमें इवेंट लुकअप, उपयोगकर्ता गतिविधि विश्लेषण, API कॉल ट्रैकिंग और उन्नत CloudTrail Lake एनालिटिक्स शामिल हैं। प्रत्येक उपकरण एक या कई CloudTrail API को कार्य-उन्मुख संचालन में समाहित करता है।

विशेषताएँ

इवेंट लुकअप - उपयोगकर्ता नाम, इवेंट नाम, संसाधन नाम और अधिक सहित विभिन्न विशेषताओं द्वारा CloudTrail इवेंट खोजें। सुरक्षा जांच और समस्या निवारण के लिए पिछले 90 दिनों के प्रबंधन इवेंट तक पहुँच प्रदान करता है।

CloudTrail Lake एनालिटिक्स - जटिल एनालिटिक्स, फ़िल्टरिंग और एकत्रीकरण के लिए CloudTrail Lake के विरुद्ध उन्नत SQL क्वेरी निष्पादित करें। व्यापक इवेंट विश्लेषण के लिए Trino-संगत SQL सिंटैक्स का समर्थन करता है।

उपयोगकर्ता गतिविधि विश्लेषण - उपयोगकर्ता नाम, एक्सेस कुंजी या अन्य उपयोगकर्ता-संबंधित विशेषताओं द्वारा इवेंट फ़िल्टर करके AWS सेवाओं में उपयोगकर्ता गतिविधियों को ट्रैक और विश्लेषण करें।

API कॉल ट्रैकिंग - सुरक्षा और अनुपालन उद्देश्यों के लिए अपने AWS परिवेश में विशिष्ट API कॉल और उनके पैटर्न की निगरानी करें।

इवेंट डेटा स्टोर प्रबंधन - डेटा स्रोतों और क्षमताओं को समझने के लिए उपलब्ध CloudTrail Lake इवेंट डेटा स्टोर की सूची बनाएँ और अन्वेषण करें।

पूर्वापेक्षाएँ

1. CloudTrail सक्षम के साथ एक AWS खाता। CloudTrail इवेंट हिस्ट्री डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है। उन्नत SQL क्वेरी के लिए CloudTrail Lake को सक्षम करने की आवश्यकता है।
2. यह MCP सर्वर केवल आपके LLM क्लाइंट के समान होस्ट पर स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है।
3. AWS सेवाओं तक पहुँच के साथ AWS क्रेडेंशियल सेट करें
   • आपको उपयुक्त अनुमतियों वाला एक AWS खाता चाहिए (नीचे आवश्यक अनुमतियाँ देखें)
   • AWS क्रेडेंशियल को aws configure या पर्यावरण चर के साथ कॉन्फ़िगर करें

उपलब्ध उपकरण

CloudTrail इवेंट के लिए उपकरण

• lookup_events - विभिन्न मानदंडों जैसे उपयोगकर्ता नाम, इवेंट नाम, संसाधन नाम आदि के आधार पर CloudTrail इवेंट देखें। पृष्ठांकन समर्थन के साथ पिछले 90 दिनों के प्रबंधन इवेंट तक पहुँच प्रदान करता है

CloudTrail Lake एनालिटिक्स के लिए उपकरण

• lake_query - जटिल एनालिटिक्स और फ़िल्टरिंग के लिए CloudTrail Lake के विरुद्ध SQL क्वेरी निष्पादित करें। उन्नत विश्लेषण के लिए Trino-संगत SQL सिंटैक्स का समर्थन करता है
• list_event_data_stores - उनकी क्षमताओं और इवेंट चयनकर्ताओं के साथ उपलब्ध CloudTrail Lake इवेंट डेटा स्टोर की सूची बनाएँ
• get_query_status - लंबे समय से चल रही क्वेरी की निगरानी के लिए CloudTrail Lake क्वेरी की स्थिति प्राप्त करें
• get_query_results - बड़े परिणाम सेट के लिए पृष्ठांकन समर्थन के साथ पूर्ण CloudTrail Lake क्वेरी के परिणाम प्राप्त करें

आवश्यक IAM अनुमतियाँ

• cloudtrail:LookupEvents
• cloudtrail:ListEventDataStores
• cloudtrail:GetEventDataStore
• cloudtrail:StartQuery
• cloudtrail:DescribeQuery
• cloudtrail:GetQueryResults

स्थापना

विकल्प 1: Python (UVX)

पूर्वापेक्षाएँ

1. Astral या GitHub README से uv स्थापित करें
2. uv python install 3.10 का उपयोग करके Python स्थापित करें

एक क्लिक स्थापना

Kiro	Cursor	VS Code

MCP कॉन्फ़िग (Kiro, Cline)

• Kiro के लिए, MCP कॉन्फ़िग Kiro MCP (~/.kiro/settings/mcp.json) अपडेट करें
• Cline के लिए MCP टैब से "Configure MCP Servers" विकल्प पर क्लिक करें

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.cloudtrail-mcp-server": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.cloudtrail-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "[The AWS Profile Name to use for AWS access]",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

कृपया अपनी क्रेडेंशियल प्रोफ़ाइल बनाने और प्रबंधित करने के लिए AWS दस्तावेज़ीकरण देखें

विकल्प 2: Docker इमेज

पूर्वापेक्षाएँ

अपने LLM क्लाइंट के समान होस्ट पर स्थानीय रूप से डॉकर इमेज बनाएँ और स्थापित करें

1. Docker स्थापित करें
2. git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
3. उप-निर्देशिका cd src/cloudtrail-mcp-server/ पर जाएँ
4. docker build -t awslabs/cloudtrail-mcp-server:latest . चलाएँ

एक क्लिक Cursor स्थापना

Docker इमेज का उपयोग कर MCP कॉन्फ़िग (Kiro, Cline)

  {
    "mcpServers": {
      "awslabs.cloudtrail-mcp-server": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "--interactive",
          "-v ~/.aws:/root/.aws",
          "-e AWS_PROFILE=[The AWS Profile Name to use for AWS access]",
          "awslabs/cloudtrail-mcp-server:latest"
        ],
        "env": {},
        "disabled": false,
        "autoApprove": []
      }
    }
  }

कृपया अपनी क्रेडेंशियल प्रोफ़ाइल बनाने और प्रबंधित करने के लिए AWS दस्तावेज़ीकरण देखें

योगदान

योगदान का स्वागत है! दिशानिर्देशों के लिए कृपया मोनोरेपो रूट में CONTRIBUTING.md देखें।

प्रतिक्रिया और मुद्दे

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