Sample Model Context Protocol Demos
Collection of examples of how to use Model Context Protocol with AWS.
aws-samples
README
Model Context Protocol samples
Collection of examples of how to use Model Context Protocol with AWS.
List of modules:
| Module | Lang | Description |
|---|---|---|
| Server Client MCP/SSE Demo | TypeScript | This full demo creates an Amazon Bedrock MCP client using the converse API and MCP server. The sample is deployed in containers that connect over MCP/SSE. |
| Server Client MCP/stdio Demo | Python | This is a demo Amazon Bedrock MCP client using the converse API and a simple MCP stdio server. The sample runs locally connected with Amazon Bedrock. |
| Server Client MCP/SSE on ECS | Spring AI & Kotlin | Provides a sample Spring AI MCP Server that runs on ECS; which is used by a Spring AI Agent using Bedrock; which also runs on ECS and is exposed publicly via a Load Balancer. |
| Server Client MCP/SSE in Bedrock Converse Client w/ pgVector RAG | Spring AI & Java | A Spring AI dog adoption agent built on Bedrock using PostgreSQL with pgvector for RAG, and an MCP Server for managing adoption appointments. |
| Server MCP/SSE on ECS | Spring AI & Kotlin | Very basic Spring AI MCP Server over SSE running on ECS. |
Security
See CONTRIBUTING for more information.
License
This library is licensed under the MIT-0 License. See the LICENSE file.
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器，它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互，而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具，可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件，并与流行的集成开发环境（IDE）集成，从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档，通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务器的方案，它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力（代码生成、编辑、审查和文件操作）。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手（如 Cursor）提供 Jira 工单信息。
Linear MCP Server
一个模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器，它与 Linear 的问题跟踪系统集成，允许大型语言模型（LLM）通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。
Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决，支持修订，并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要，从而实现与 Curri API 的交互。