将 AI 助手与 S3 Storage Lens 存储统计管理工具表结合使用
您可以使用 AI 助手和对话式 AI 工具,通过自然语言与导出到 S3 表类数据存储服务的 S3 Storage Lens 存储统计管理工具数据进行交互。通过利用模型上下文协议(MCP)和适用于 Amazon S3 表类数据存储服务的 MCP 服务器,您无需编写 SQL 查询,即可查询、分析存储数据并从中获取见解。
概述
模型上下文协议(MCP)是 AI 应用程序访问和利用上下文信息的一种标准化方式。适用于 Amazon S3 表类数据存储服务的 MCP 服务器提供的工具使 AI 助手能够使用自然语言界面与您的 S3 表类数据存储服务数据进行交互。这使数据访问变得大众化,并使不同技术技能水平的个人都能使用 S3 Storage Lens 存储统计管理工具指标。
使用适用于 S3 表类数据存储服务的 MCP 服务器,您可以使用自然语言来:
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列出 S3 表存储桶、命名空间和表
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查询 S3 Storage Lens 存储统计管理工具指标并获取见解
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分析存储趋势和模式
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识别成本优化机会
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生成报告和可视化效果
支持的 AI 助手
适用于 S3 表类数据存储服务的 MCP 服务器可与支持模型上下文协议的各种 AI 助手结合使用,包括:
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Kiro:一款内置了 MCP 支持的 AI 编码助手
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Amazon Q 开发者版:Amazon 的面向开发人员的人工智能助手
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Cline:一款集成了 MCP 的 AI 编码助手
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Claude Desktop:Anthropic 的支持 MCP 的桌面应用程序
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Cursor:一款人工智能驱动的代码编辑器
重要
AI 生成式 SQL 查询和建议应在使用前进行审核和验证。验证查询是否适合您的数据结构、使用案例和性能要求。在生产环境中实施建议之前,始终在非生产环境中测试建议。
使用 S3 Storage Lens 存储统计管理工具表设置 Kiro
Kiro 是一款 AI 编码助手,可通过 MCP 服务器与 S3 表类数据存储服务进行无缝集成。Kiro 可以直接通过其界面协助您安装和配置 MCP 服务器,从而简化设置过程。
有关 Kiro 的更多信息,请参阅 Kiro AI
先决条件
在开始之前,请确保您满足以下条件:
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Kiro 安装在您的系统上。从 https://kiro.ai/
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使用适当的凭证配置了 Amazon CLI
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具有启用了 S3 表类数据存储服务导出的 S3 Storage Lens 存储统计管理工具配置
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查询 S3 表类数据存储服务的权限。有关更多信息,请参阅 S3 Storage Lens 存储统计管理工具表的权限。
步骤 1:安装 S3 表类数据存储服务 MCP 服务器
您可以通过两种方式安装 S3 表类数据存储服务 MCP 服务器:
选项 1:使用 Kiro 的内置 MCP 服务器管理
Kiro 可以通过其界面直接协助您发现和安装 MCP 服务器:
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打开 Kiro
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访问 MCP 服务器管理界面(通常通过设置或命令面板)
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搜索“S3 表类数据存储服务”或“awslabs.s3-tables-mcp-server”
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按照 Kiro 的提示安装和配置服务器
选项 2:使用 uvx 手动安装
或者,您可以使用 Python 软件包运行器 uvx 手动安装 MCP 服务器:
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest
有关安装 MCP 服务器的更多信息,请参阅 Amazon S3 Tables MCP Server 文档
步骤 2:配置 Kiro MCP 设置
使用以下内容在 ~/.kiro/settings/mcp.json 中创建或更新您的 Kiro MCP 配置文件:
{ "mcpServers": { "awslabs.s3-tables-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.s3-tables-mcp-server@latest"], "env": { "AWS_PROFILE": "your-aws-profile", "AWS_REGION": "us-east-1" } } } }
将 your-aws-profile 替换为您的 Amazon CLI 配置文件名称,并将 us-east-1 替换为您的 Amazon 区域。
步骤 3:验证配置
配置 MCP 服务器后,重新启动 Kiro 并验证 S3 表类数据存储服务工具是否可用。您可以在 Kiro 的设置中查看可用的 MCP 服务器,也可以让 Kiro 列出可用的工具。
AI 助手使用案例示例
以下示例演示如何通过 AI 助手使用自然语言提示与 S3 Storage Lens 存储统计管理工具数据交互。
示例 1:查询排名靠前的存储使用者
提示:“显示我的 S3 Storage Lens 存储统计管理工具数据中按存储消耗量排列的前 10 个存储桶。”
AI 助手将使用 MCP 服务器来查询您的 S3 Storage Lens 存储统计管理工具表并返回结果,包括存储桶名称、存储类别和存储量。
示例 2:分析存储增长
提示:“分析过去 30 天我的存储增长并向我展示趋势。”
AI 助手将查询存储指标表,计算每日存储总量,并显示增长趋势。
示例 3:识别成本优化机会
提示:“查找具有超过 7 天的未完成分段上传且正在浪费存储空间的存储桶。”
AI 助手将查询存储指标表中是否有未完成的分段上传,并提供可能节省成本的存储桶列表。
示例 4:查找冷数据候选对象
提示:“识别存储在热存储层中的过去 100 天内没有活动的前缀。”
AI 助手将分析存储和活动指标,以确定可以移到较冷的存储层以进行成本优化的数据。
示例 5:生成存储报告
提示:“创建我的 S3 存储的摘要报告,显示上周的总存储空间、对象计数和请求模式。”
AI 助手将查询多个表、汇总数据并生成综合报告。
使用 AI 助手的最佳实践
将 AI 助手与 S3 Storage Lens 存储统计管理工具数据结合使用时,请遵循以下最佳实践:
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提示内容要具体:提供清晰、具体的说明,指出您要分析哪些数据以及要寻找哪些见解。
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验证 AI 生成的查询:在执行 AI 助手生成的 SQL 查询和建议或采取行动之前,请务必审核和验证这些查询和建议。AI 助手偶尔可能会生成错误的查询或建议,需要根据您的特定使用案例和数据进行验证。
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使用适当的权限:确保 AI 助手使用的 IAM 凭证仅具有必要的权限。要进行只读分析,请仅授予 SELECT 权限。
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监控使用情况:跟踪 AI 助手使用 Amazon CloudTrail 执行的查询,用于维护审计跟踪记录。
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从简单的查询开始:从简单的查询开始,了解 AI 助手如何解释您的提示,然后进行更复杂的分析。
日志记录和可追溯性
将 S3 表类数据存储服务 MCP 服务器与 AI 助手结合使用时,有多种方法可以审计操作:
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本地日志:MCP 服务器在本地记录请求和响应。您可以使用
--log-dir配置选项指定日志目录。 -
Amazon CloudTrail:使用 PyIceberg 通过 MCP 服务器进行的所有 S3 表类数据存储服务操作都将
awslabs/mcp/s3-tables-mcp-server/<version>作为用户代理字符串。您可以通过此用户代理筛选 CloudTrail 日志,以跟踪 AI 助手执行的操作。 -
AI 助手历史记录:像 Kiro 和 Cline 这样的 AI 助手会维护历史记录日志,其中记录自然语言请求、LLM 响应和提供给 MCP 服务器的说明。
安全注意事项
将 AI 助手与 S3 Storage Lens 存储统计管理工具数据结合使用时,请遵循以下安全最佳实践:
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使用最低权限访问:仅向 AI 助手授予其任务所需的最小权限。
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启用 MFA:对 AI 助手访问的 Amazon 账户使用多重身份验证。
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定期审核权限:定期审计授予 AI 助手的权限并撤消不必要的访问权限。
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使用单独的凭证:考虑使用单独的 Amazon 凭证来访问 AI 助手,以便于跟踪和审计。
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避免共享敏感数据:在向 AI 助手的提示中共享敏感信息时要谨慎行事,尤其是在使用基于云的 AI 服务时。
问题排查
AI 助手无法连接到 S3 表类数据存储服务
问题:AI 助手报告它无法连接到 S3 表类数据存储服务或 MCP 服务器没有响应。
解决方案:
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验证是否使用
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest --version正确安装了 MCP 服务器 -
检查您的 Amazon 凭证配置是否正确
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确保 MCP 配置文件具有正确的 Amazon 配置文件和区域
访问被拒绝错误
问题:AI 助手在查询 S3 Storage Lens 存储统计管理工具表时收到访问被拒绝错误。
解决方案:
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验证是否在
aws-s3表存储桶上启用了分析集成 -
检查 Lake Formation 权限是否已正确配置
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确保 Amazon 凭证具有必要的 IAM 权限
结果不正确或不符合预期
问题:AI 助手返回的结果不正确或不符合预期。
解决方案:
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查看 AI 助手生成的 SQL 查询
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验证您为 Storage Lens 存储统计管理工具配置使用了正确的命名空间
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通过查询最新的 report_time 来检查数据是否可用
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完善提示以更具体地说明要分析的内容
其他资源
有关将 AI 助手与 S3 表类数据存储服务结合使用的更多信息,请参阅以下资源:
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Kiro AI
:一款内置了 MCP 支持的 AI 编码助手 -
Implementing conversational AI for S3 Tables using Model Context Protocol (MCP)
- Amazon Storage Blog