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MCP Server · 数据服务

Custom Dynamodb MCP Python

一个基于FastMCP的AWS DynamoDB操作模型上下文协议(MCP)服务器,提供表管理、项目操作、查询扫描和索引管理功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
数据库操作Python数据管理

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作者 / 组织
vigneshkumarravisankar
提供方
vigneshkumarravisankar
运行时
Python

工具数量

0

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资源数量

0

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提示词数量

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MCP World

选型结论

Custom Dynamodb MCP Python 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

DynamoDB MCP服务器

使用FastMCP进行AWS DynamoDB操作的模型上下文协议(MCP)服务器。

设置

  1. 创建虚拟环境:
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 设置环境变量:
set AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
set AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key
set AWS_REGION=your_region

示例用法

创建表

create_table(
    tableName="users",
    partitionKey="userId", 
    partitionKeyType="S",
    sortKey="timestamp",
    sortKeyType="N",
    readCapacity=5,
    writeCapacity=5
)

放置物品

put_item(
    tableName="users",
    item={"userId": "123", "name": "John", "age": 30}
)

查询表

query_table(
    tableName="users",
    keyConditionExpression="userId = :uid",
    expressionAttributeValues={":uid": "123"}
)

运行服务器

python server.py

可用工具

表格管理

  • list_tables(limit, exclusiveStartTableName) -列出所有DynamoDB表
  • describe_table(tableName) -获取详细的表格信息
  • create_table(tableName, partitionKey, partitionKeyType, sortKey, sortKeyType, readCapacity, writeCapacity) -创建表格
  • update_capacity(tableName, readCapacity, writeCapacity) -更新表容量

项目操作

  • put_item(tableName, item) -插入/替换项目
  • get_item(tableName, key) -按关键字检索项目
  • update_item(tableName, key, updateExpression, expressionAttributeNames, expressionAttributeValues, conditionExpression, returnValues) -更新项目

查询和扫描

  • scan_table(tableName, filterExpression, expressionAttributeValues, expressionAttributeNames, limit) -扫描表
  • query_table(tableName, keyConditionExpression, expressionAttributeValues, expressionAttributeNames, filterExpression, limit) -查询表

索引管理

  • create_gsi(tableName, indexName, partitionKey, partitionKeyType, sortKey, sortKeyType, projectionType, nonKeyAttributes, readCapacity, writeCapacity) -创建全球二级指数
  • update_gsi(tableName, indexName, readCapacity, writeCapacity) -更新GSI容量
  • create_lsi(tableName, indexName, partitionKey, partitionKeyType, sortKey, sortKeyType, projectionType, nonKeyAttributes) -创建本地二级索引(仅用于创建表)

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据库操作Python本地部署AWS服务NoSQL服务器应用数据管理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Custom Dynamodb MCP Python 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Custom Dynamodb MCP Python 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Custom Dynamodb MCP Python 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Custom Dynamodb MCP Python 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Custom Dynamodb MCP Python 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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