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MCP Server · 运维云端

Sceptre MCP Server

一个基于Sceptre的MCP服务器,为AI代理提供AWS CloudFormation堆栈的全生命周期管理功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 21
基础设施即代码PythonClaude自动化运维

快速开始

作者 / 组织
Sceptre
提供方
Sceptre

工具数量

21

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Sceptre MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 21 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

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

pip install sceptre-mcp-server

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 对应的运行时,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 21 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

权杖mcp服务器

它做什么

人工智能代理(Claude、Kiro等)可以连接到此服务器,并通过Sceptre的Python API管理AWS CloudFormation堆栈。服务器公开了22个涵盖整个堆栈生命周期的工具:

  • 堆栈生命周期 --创建、更新、删除、启动
  • 询问 --状态、描述、输出、资源、事件
  • 模板 --生成、验证
  • 差异和漂移 --与部署状态进行比较,检测并显示漂移
  • 更改集合 --创建、描述、列出、执行、删除
  • 发现 --列出堆栈,转储解析配置

需求

  • Python 3.10+
  • A已配置 权杖项目 和 config/ 和 templates/ 目录

安装

pip install sceptre-mcp-server

或者直接运行而不安装:

uvx sceptre-mcp-server

MCP客户端配置

基罗

添加 .kiro/settings/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "sceptre": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sceptre-mcp-server"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

克劳德桌面

添加 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "sceptre": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sceptre-mcp-server"]
    }
  }
}

工具参考

每个工具都需要一个 sceptre_project_dir 指向Sceptre项目根的参数。堆栈专用工具还需要 stack_path 相对于 config/ 目录。

堆栈生命周期

工具参数说明
create_stacksceptre_project_dir, stack_path创建新的CloudFormation堆栈
update_stacksceptre_project_dir, stack_path更新现有堆栈
delete_stacksceptre_project_dir, stack_path删除堆栈
launch_stacksceptre_project_dir, stack_path根据需要创建或更新堆栈

询问

工具参数说明
get_stack_statussceptre_project_dir, stack_path获取当前堆栈状态
describe_stacksceptre_project_dir, stack_path获取完整堆栈详细信息
describe_stack_outputssceptre_project_dir, stack_path获取堆栈输出值
describe_stack_resourcessceptre_project_dir, stack_path列出堆栈资源
describe_stack_eventssceptre_project_dir, stack_path获取堆栈事件历史记录

模板

工具参数说明
generate_templatesceptre_project_dir, stack_path渲染CloudFormation模板
validate_templatesceptre_project_dir, stack_path使用CloudFormation验证模板

差异与漂移

工具参数说明
diff_stacksceptre_project_dir, stack_path, diff_type本地模板与部署模板的差异(deepdiff或difflib)
drift_detectsceptre_project_dir, stack_path检测配置漂移
drift_showsceptre_project_dir, stack_path, drifted_only显示漂移细节

更改集合

工具参数说明
create_change_setsceptre_project_dir, stack_path, change_set_name创建变更集
describe_change_setsceptre_project_dir, stack_path, change_set_name描述变更集
list_change_setssceptre_project_dir, stack_path列出所有变更集
execute_change_setsceptre_project_dir, stack_path, change_set_name执行变更集
delete_change_setsceptre_project_dir, stack_path, change_set_name删除更改集

发现和配置

工具参数说明
list_stackssceptre_project_dir, stack_path (可选)列出项目中的堆栈
dump_configsceptre_project_dir, stack_path转储解析堆栈配置

示例用法

一旦连接,AI代理可以调用以下工具:

> List all stacks in my project at /home/user/infra

Calls: list_stacks(sceptre_project_dir="/home/user/infra")

> What's the status of the dev VPC stack?

Calls: get_stack_status(sceptre_project_dir="/home/user/infra", stack_path="dev/vpc.yaml")

> Show me what would change if I deploy the prod API stack

Calls: diff_stack(sceptre_project_dir="/home/user/infra", stack_path="prod/api.yaml")

AWS配置

Sceptre使用标准的AWS证书链。要指定配置文件或区域,请通过MCP客户端配置传递环境变量:

{
  "mcpServers": {
    "sceptre": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sceptre-mcp-server"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "my-profile",
        "AWS_DEFAULT_REGION": "us-west-2"
      }
    }
  }
}

贡献

看 贡献.md 用于开发设置、测试、预提交挂钩和类型检查。

许可证

阿帕奇-2.0

工具与能力

工具数量

21

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AWS管理Python本地部署AI代理工具基础设施即代码CloudFormation自动化运维

支持客户端

Claude

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 21 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 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 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 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

Sceptre MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install sceptre-mcp-server,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Sceptre MCP Server 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Sceptre MCP Server 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。

Sceptre MCP Server 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。

Sceptre MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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