mcp云
适用于AWS、Azure等公共云环境的模型上下文协议服务器。 mcp-cloud是一个Python mcp服务器：
- 连接到公共云以访问S3 Buckets、Azure Blobs等资源
- 提供对资源执行CRUD等特定操作的工具。
注意：这是一个技术演示器，只能与云中的测试数据/帐户或本地LLM模型（如llama）一起使用。
概述
mcp-cloud是专门为公共云环境设计的模型上下文协议（mcp）的Python服务器实现。它使AI模型能够与各种云资源和服务无缝连接。
mcp云
公共云模型上下文协议服务器 mcp-cloud旨在为AWS、Azure等公共云运行mcp服务器。
模式上下文协议
Anthropic为GenAI代理创建了MCP协议。 MCP是一个开放协议，它规范了应用程序如何向LLM提供上下文。 将MCP想象成AI应用程序的USB-C端口。MCP提供了一种将AI模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。 参考选集 MCP协议介绍. 请参阅 MCP用户快速入门指南 学习如何使用MCP
概念
MCP服务器可以提供三种主要功能： 资源：可以由客户端读取的类文件数据（如API响应或文件内容） 工具：LLM可以调用的函数（经用户批准） 提示：帮助用户完成特定任务的预先编写的模板
MCP Server的初始版本将专注于公共云的可用资源，例如S3 Buckets、Azure。
MCP图元 MCP协议定义了服务器可以实现的三个核心原语：
基本控件描述示例使用 提示用户控制的交互式模板，由用户选择Slash命令、菜单选项调用 资源由客户端应用程序管理的应用程序控制上下文数据文件内容，API响应 工具向LLM公开的模型控制函数，用于执行API调用、数据更新的操作
正在运行MCP服务器
python src/main.py或
uv run --with mcp mcp run main.py使用mcp命令和mcp检查器
mcp install main.py
mcp dev main.py特性
0.1 \[x\] 云存储 \[\]云计算 ..即将到来。.
安装步骤
待办事项：更新
使用步骤
一切：
环境设置
要设置云存储凭据，您可以使用提供的环境设置脚本：
python src/set_env.py这将：
- 提示您输入云提供商凭据
- 创建一个
.env使用您的设置文件 - 验证环境变量是否设置正确
脚本将要求：
- 云提供商（aws/azure/谷歌）
- 访问密钥
- 密钥
- 区域（默认为us-east-1）
或者，您可以手动创建 .env 包含以下变量的文件：
CLOUD_PROVIDER=your_provider
CLOUD_ACCESS_KEY=your_access_key
CLOUD_SECRET_KEY=your_secret_key
CLOUD_REGION=your_region在系统中加载环境变量
Unix/Linux/MacOS
使用 source 命令：
source .env或使用 export 命令：
export $(cat .env | xargs)视窗
命令提示符：
for /f "tokens=*" %a in (.env) do set %aPowerShell：
Get-Content .env | ForEach-Object {
if ($_ -match '^([^=]+)=(.*)$') {
$name = $matches[1]
$value = $matches[2]
Set-Item -Path "Env:$name" -Value $value
}
}验证环境变量
- Unix/Linux/MacOS：
printenv | grep CLOUD_ - 窗户：
set | findstr CLOUD_
重要提示
- .env文件应位于项目根目录中
- 每个变量都应该在新行上
- =符号周围没有空格
- 除非值是值的一部分，否则不要在值周围加引号
示例.env文件格式：
CLOUD_PROVIDER=aws
CLOUD_ACCESS_KEY=your_access_key
CLOUD_SECRET_KEY=your_secret_key
CLOUD_REGION=us-east-1测试
MCP云服务器包括全面的测试选项，以确保一切正常工作。
快速启动测试
# Run unit tests
python src/test_mcp_server.py
# Test with MCP Inspect
python src/main.py # In one terminal
mcp-inspect info --url http://localhost:7008 # In another terminal有关详细的测试说明，包括如何使用Claude Desktop进行测试，请参阅 测试.md.
使用Claude Desktop进行测试
{
"mcpServers": {
"mcp-cloud": {
"command": "
/uv",
"args": [
"--directory",
"
e/mcp_multi_cloud/src",
"run",
"--with",
"mcp",
"mcp",
"run",
"main.py"
],
"env": {
"CLOUD_PROVIDER": "aws",
"CLOUD_ACCESS_KEY": "*******",
"CLOUD_SECRET_KEY": "*******",
"CLOUD_REGION": "us-east-1"
}
}
}
}