AWS 开源 MCP 服务器（mcp）是 awslabs 在 GitHub 上维护的一套专用 MCP 服务器集合，旨在让 AI 应用在使用 MCP 的任何场景下更充分地利用 AWS。项目名称中的 MCP 指 Model Context Protocol（模型上下文协议），这是一个开放协议，用于在 LLM 应用与外部数据源、工具之间实现无缝集成。
用途与背景 MCP 服务器是一种轻量级程序，通过标准化的 MCP 协议对外暴露特定能力。宿主应用（如聊天机器人、IDE 及其他 AI 工具）内置 MCP 客户端，与 MCP 服务器维持一对一连接。常见的 MCP 客户端包括智能体式 AI 编程助手（如 Kiro、Cline、Cursor、Windsurf）以及 Claude Desktop 等聊天应用。MCP 服务器可以访问本地数据源和远程服务，为模型提供额外上下文，从而改善生成结果。
MCP Servers for AWS 通过该协议为 AI 应用提供对 AWS 文档、上下文指导和最佳实践的访问。该仓库说明，MCP 服务器能从几个方面增强基础模型的能力：
- 提升输出质量：将相关信息直接放入模型上下文，可减少幻觉、提供更准确的技术细节、生成更精确的代码，并使建议符合当前 AWS 最佳实践和服务能力。
- 访问最新文档：基础模型可能不了解近期发布的 API 或 SDK，MCP 服务器可拉取最新文档，确保 AI 助手始终基于最新的 AWS 能力工作。
- 工作流自动化：将常见工作流转化为基础模型可直接使用的工具，覆盖 CDK、Terraform 等 AWS 相关流程，使 AI 助手能更准确高效地完成复杂任务。
- 专业领域知识：提供基础模型训练数据中可能未充分涵盖的 AWS 服务深度上下文知识，帮助云开发任务获得更准确、有用的响应。
可用服务器与组织方式 仓库按“你在构建什么”和“你如何工作”两种维度组织 MCP 服务器。按构建内容可分为：基础设施与部署（容器平台、无服务器与函数支持）、AI 与机器学习、数据与分析（SQL 与 NoSQL 数据库、搜索与分析、后端 API 提供商、缓存与性能）、开发者工具与支持、集成与消息、成本与运营、医疗与生命科学等。按工作方式可分为：Vibe Coding 与开发（核心开发工作流、基础设施即代码、应用开发、容器与无服务器开发、测试与数据、生命科学工作流开发、医疗数据管理）、对话式助手（知识与搜索、内容处理与生成、业务服务）、自主后台代理（数据操作与 ETL、缓存与性能、工作流与集成、运营与监控）。仓库还包含 MCP AWS Lambda Handler 模块，这是一个 Python 库，用于使用 AWS Lambda 创建无服务器 HTTP 处理器，具备可插拔会话管理（内置 DynamoDB 支持）、可定制认证与授权等能力。
使用方式与安装 该仓库的 MCP 服务器设计为仅支持 stdio 传输。2025 年 5 月 26 日起，所有 MCP 服务器最新大版本已移除 Server Sent Events（SSE）支持，以符合 MCP 规范的向后兼容指南；仍需 SSE 的应用应使用对应服务器的前一个大版本。仓库正在推进对 Streamable HTTP 的支持。 文档提供了针对 macOS/Linux 与 Windows 的安装设置说明、在容器中运行 MCP 服务器的方法，以及各客户端的入门配置，例如 Kiro（~/.kiro/settings/mcp.json）、Cline 与 Amazon Bedrock（cline_mcp_settings.json）、Cursor（.cursor/mcp.json）、Windsurf（~/.codeium/windsurf/mcp_config.json）、VS Code（.vscode/mcp.json）、Claude Code（.mcp.json）、fx（~/.fx/mcp.json）。仓库还提供一键安装按钮，可直接在 Cursor 或 VS Code 中安装服务器，并附带 Vibe coding 示例和 Vibe Coding with AWS MCP Servers 工作坊。
本地与远程的选择 仓库说明了本地与远程 MCP 服务器的适用场景。本地服务器适合开发与测试、离线工作、数据隐私（敏感数据与凭据留在本地）、低延迟、资源控制等。远程服务器适合团队协作、资源密集型任务、始终可用、自动更新、可扩展性、安全（集中式 IAM 权限控制、零凭据暴露）以及治理（审计日志与合规监控）。
适用场景 适合使用 AI 编程助手进行云原生开发、基础设施即代码、容器与无服务器开发、数据与分析、集成与消息、成本与运营、医疗与生命科学工作流，以及构建面向客户的聊天机器人、自主后台代理等场景。
限制与注意事项 仓库明确提醒，用户需自行确保对这些服务器的使用符合其适用条款以及任何适用的法律、规则、法规、政策或标准。该仓库仍可正常工作并接受贡献，但 AWS Labs 已推出 Agent Toolkit for AWS 作为其继任者，推荐用于生产软件或为客户构建代理的场景；随着时间推移，此仓库中最有用的项目将迁移到 Agent Toolkit for AWS。关于具体价格、收费标准、性能指标等，官方文本暂未提供。
