🚀 MCP-AWS：用于 AWS EC2 管理的 AI 代理

欢迎来到 MCP-AWS，这是一个简单而强大的 AI 驱动应用程序，它利用 OpenAI Agents 和 MCP 服务器来管理 AWS EC2 实例。 此应用程序允许您在终端中使用自然语言命令来配置和终止 EC2 实例。 🖥️✨

---

🎥 演示视频

观看演示视频，了解 MCP-AWS 的实际应用！ 🚀

---

🌟 功能

1. 配置 EC2 实例：只需告诉 AI 代理创建一个 EC2 实例，它将处理剩下的事情，并为您提供实例 ID。 🛠️
2. 终止 EC2 实例：提供实例 ID，代理将为您终止该实例。 ❌
3. MCP 服务器集成：探索如何创建自定义 MCP 服务器并将其与 OpenAI Agents SDK 集成。 🧩

---

🛠️ MCP 服务器中的工具

MCP 服务器是一个自定义服务器，包含两个工具：

1. initiate_aws_ec2_instance：创建 AWS EC2 实例。
2. terminate_aws_ec2_instance：通过 ID 终止 AWS EC2 实例。

---

🚀 快速开始

前提条件

1. Python 3.12+（用于本地设置）或 Docker（用于容器化设置）
2. AWS IAM 角色：创建一个具有管理 EC2 实例所需权限的 IAM 角色。
3. 环境变量：准备一个包含以下变量的 .env 文件：
   • AWS_ACCESS_KEY_ID
   • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
   • AWS_DEFAULT_REGION
   • OPENAI_API_KEY
   • AMI_ID
   • INSTANCE_TYPE
   • KEY_NAME
   • SECURITY_GROUP_IDS
   • AWS_REGION

🏃‍♂️ 运行应用程序

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/anirban1592/mcp-server-aws.git
   cd mcp-aws
   

2. 按照前提条件所示创建 .env 文件

选项 1：Docker 设置（推荐）

3. 构建 Docker 镜像：

   docker image build -t my-mcp .
   

4. 运行容器：

   docker container run -it my-mcp
   

选项 2：本地设置

3. 创建并激活虚拟环境：

   pip install uv
   uv venv .venv
   # Windows
   .venv\Scripts\activate
   # Unix/MacOS
   source .venv/bin/activate
   

4. 运行应用程序：

   cd openai-agent/
   uv run agent.py
   

💬 使用 AI 代理

1. 创建 EC2 实例：

   Enter your command: Create an EC2 instance
   

2. 终止 EC2 实例：

   Enter your command: Terminate EC2 instance with ID <instance-id>
   

⚠️ 注意事项

• IAM 角色和凭据：请自行承担创建 AWS IAM 角色和凭据的风险。 确保您遵循 AWS 安全最佳实践。
• 账单和安全：此应用程序是一个概念验证 (POC)，仅用于学习目的。 我们不对任何账单问题或安全事件负责。

📚 学习内容

本项目演示了：

1. 如何将 MCP 服务器与 OpenAI Agents SDK 集成
2. 如何构建一个简单的 AI 驱动的 AWS 资源管理应用程序

尽情探索 AI 和 MCP 服务器的强大功能！ 🌟