mcp

环境要求

• 安装 uv（Astral 官方安装方式）
• 使用 uv 安装 Python 3.10
• 具备目标 AWS 服务访问权限的 AWS 凭证
• 支持 MCP 的客户端（Kiro、Cursor 或 VS Code）
• 可选：Docker，用于以容器方式运行服务器

安装与启动步骤

1. 1安装 uv 工具

   uv 是运行本仓库各 MCP server 的前提，按 README 指向的 Astral 官方安装文档完成安装，并确认 uv 已加入 PATH。

2. 2安装 Python 3.10

   README 明确要求用 uv 安装 Python 3.10，安装后 uv 会自动管理该解释器版本。

   uv python install 3.10

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3. 3配置 AWS 凭证

   准备对目标服务有权限的 AWS 凭证，供各 server 调用 AWS API 使用；可在本地配置 profile 或使用临时凭证。

4. 4试运行服务器

   用 README 提供的 timeout 方式手动拉起某个 server，验证命令可执行；把服务器名换成你要用的那个。

   timeout 15s uv tool run awslabs.aws-iac-mcp-server@latest 2>&1 || echo "Command completed or timed out"

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5. 5写入客户端配置

   将 server 添加到 MCP 客户端配置，Kiro 的配置文件路径为 ~/.kiro/settings/mcp.json，通过 env 传入 AWS_PROFILE 等变量。

   {
     "mcpServers": {
       "awslabs.aws-iac-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": ["awslabs.aws-iac-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
           "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }

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6. 6容器方式运行

   各 server 的镜像发布在 AWS 公共 ECR（gallery.ecr.aws/awslabs-mcp）。容器内无法使用配置里的 env 字段，需改用 --env、--env-file、--volume 传参。

关键配置

如何确认成功

执行带 timeout 的 uv tool run 命令，若 15 秒内无报错退出或提示超时，且客户端中能看到该 server 的工具列表，即启动成功。

常见问题

注意事项

• README 提示 Agent Toolkit for AWS 是该仓库的后续方案，本仓库仍可正常使用并接受贡献。
• 部分服务器已标注废弃，例如 ccapi-mcp-server 建议改用 AWS IaC MCP Server。
• 配置示例中的 /full/path/to/.env 与 your-aws-profile 需替换为真实路径和 profile 名。