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AWS S3的模型上下文协议（MCP）服务器
此存储库为AWS S3提供了模型上下文协议（MCP）服务器的实现，使AI模型，特别是大型语言模型（LLM），能够安全地与S3存储桶交互。服务器提供了一个标准化的接口，用于列出S3存储桶、存储桶内的对象以及下载文件内容。它促进了AI应用程序和AWS S3存储之间的无缝集成，以实现高效的数据检索和管理。
主要特点
- 列出S3 Buckets：检索AWS帐户中可用存储桶的列表。
- 列出对象：显示指定存储桶内的对象。
- 文件下载：获取特定对象的内容，如文档或其他文件。
- 安全交互：为AI模型与S3交互提供标准化、安全的接口。
- MCP生态系统：模型上下文协议生态系统的一部分，支持AI模型与各种数据源的集成。
用例
- 数据分析：访问和分析存储在S3存储桶中的数据，用于AI驱动的应用程序。
- 文献检索：检索特定文件（如PDF）以供AI模型处理。
- 自动化：通过LLM的自然语言查询自动化S3存储桶管理任务。
- 人工智能开发：支持开发需要访问外部数据源的人工智能模型。
先决条件
要使用此服务器，开发人员需要：
局限性
某些实现可能：
- 仅支持特定文件类型（例如，某些版本的PDF）。
- 对检索到的对象数量有限制（例如，最多1000个对象）。
- 需要特定的配置，例如要返回的最大桶数。
安装和使用
选项1：从PyPI安装（推荐）
# Install uv if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Unix/macOS
# or for Windows: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# Install the MCP S3 server
uv add mcp-s3-server
# Or using pip
pip install mcp-s3-server选项2：开发安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/ENGRZULQARNAIN/mcp_s3_server.git
cd mcp_s3_server
# Install with uv (recommended)
uv sync
# Or install with pip
pip install -e .配置和使用
- 配置AWS凭据 使用以下方法之一：
- AWS凭据文件(~/.aws/credentials) - 环境变量(AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY, AWS_DEFAULT_REGION) - IAM角色（适用于EC2实例）
- 启动服务器:
mcp-s3-server- 与AI模型集成 或使用MCP接口的应用程序。
有关详细的设置说明和API使用情况，请参阅存储库的文档。
贡献
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许可证
该项目根据 MIT许可证。有关详细信息，请参阅LICENSE文件。