提供访问AWS代码示例、搜索内容和获取推荐的工具,适用于开发者在AWS文档和代码示例中快速查找和使用相关资源。
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uv run pytest
提供访问AWS代码示例、搜索内容和获取推荐的工具,适用于开发者在AWS文档和代码示例中快速查找和使用相关资源。
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uv run pytest
AI驱动的AWS成本分析工具,通过自然语言查询提供成本分析、预测和优化建议。
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pip install -r requirements.txt
AWS成本优化工具(MCP)通过自然语言交互分析AWS基础设施,提供可操作的成本节约建议。
一个用于在WSL + VS Code + Dev Containers上快速运行AWS Documentation MCP Server的开发环境模板,支持通过GitHub Copilot Chat等MCP客户端直接访问AWS官方文档。
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Python 3.12.12
一个基于Cloudflare Workers的AWS文档MCP服务器,支持HTTP流传输和实时更新。
基于AWS官方文档的问答服务,提供AWS CLI、SDK使用方法和AWS服务配置指导。
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pip install -r requirements.txt
一个基于OpenAPI自动生成的MCP(Model Context Protocol)服务器,用于处理模型上下文协议。
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pip install -e ".[dev]"
一个基于OpenAPI自动生成的MCP(Model Context Protocol)服务器,用于处理模型上下文协议。
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pip install -e ".[dev]"
提供6G网络基础设施的统一数据管理、边缘计算资源分配和AI服务部署的智能管理解决方案。
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python UDM_mcp_server.py
一个基于OpenAPI自动生成的MCP(Model Context Protocol)服务器,用于处理模型上下文协议。
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pip install -e ".[dev]"
利用AWS Bedrock AgentCore和Standards将现有API进行MCP化处理,并通过代理与之交互。
基于AWS Lambda运行的MCP协议服务器,支持模型上下文协议交互的云原生解决方案。
在AWS Lambda上运行的MCP服务器实现,包含相关工具和示例代码。
一个基于Docker的AWS MCP服务器,通过REST API提供S3桶列表、EC2实例列表等功能,支持SSE端点。
AWS MCP是一个用于通过`aws_api_call`进行AWS API调用(Lambda、S3、IAM等)并提供便捷工具的服务。
该工具通过Gemini和MCP协议实现自然语言查询AWS账单数据,提供权威的成本分析。
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python -m venv .venv
使用AWS Model Context Protocol和Amazon Q构建智能ETL管道,通过自然语言交互自动化数据处理流程,显著减少工程时间。
一个用于在AI时代实现内容货币化和品牌保护的模型上下文协议(MCP)服务器。
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python3 -m venv .venv
一个集中式代理,用于通过AWS MCP服务器查询多个AWS账户的资源,部署在AWS Bedrock AgentCore上。
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npx cdk bootstrap # First time only
AWS MCP Server是一个基于上下文感知的基础设施自动化框架,简化云应用部署,支持多种AWS服务集成。
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pip install uv