项目简介

AWS-IReveal-MCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在为安全团队和事件响应人员提供一个统一的界面，用于访问和分析AWS服务中有助于调查的数据。通过将 AWS-IReveal-MCP 连接到任何 MCP 客户端（如 Claude Desktop 或 Cline），您可以在您的 LLM 驱动的工作空间内，跨多个 AWS 服务发起查询和分析。

主要功能点

AWS-IReveal-MCP 集成了多种 AWS 服务，提供以下核心能力：

CloudTrail: 查询管理事件日志，了解 API 活动。
Amazon Athena: 对 CloudTrail 日志进行 SQL 查询，进行更深入的数据分析。
CloudWatch: 访问和分析操作日志。
Amazon GuardDuty: 识别和调查潜在的安全威胁和发现。
AWS Config: 查看资源配置历史和合规状态。
VPC Flow Logs: 分析网络流量元数据。
Network Access Analyzer: 检查网络访问的可达性。
IAM Access Analyzer: 分析基于资源的访问权限。

这些功能共同帮助用户：

追踪“谁在何时何地做了什么” (CloudTrail, Config)。
检查详细的数据事件 (Athena)。
搜索和可视化日志 (CloudWatch, VPC Flow Logs)。
发现安全警报 (GuardDuty, IAM Access Analyzer)。
验证网络可达性和配置 (Network Access Analyzer)。

安装步骤

确保您的系统已安装 Python 3。

安装 MCP Python SDK 和 AWS SDK for Python ('boto3')：

pip install "mcp[cli]" boto3

配置您的 AWS 凭证，以便 'boto3' 可以访问您的 AWS 账户。可以通过环境变量、共享凭证文件 ('~/.aws/credentials') 或 IAM 角色等方式配置。
下载或克隆 AWS-IReveal-MCP 仓库到本地文件系统。

服务器配置

AWS-IReveal-MCP 作为 MCP 服务器运行，需要由 MCP 客户端启动和管理。在您的 MCP 客户端的配置中，您需要添加一个服务器配置条目，指定如何运行此 MCP 服务器。

配置通常是一个 JSON 对象，包含服务器的名称、启动命令、参数以及可选的环境变量（例如指定 AWS 配置文件）。

一个典型的 MCP 客户端配置示例（配置部分，非完整文件）如下：

{
  "mcpServers": {
    "aws-ireveal": { // 服务器名称，您可以在客户端中识别它
      "command": "uv", // 或 "python"，用于执行脚本的命令
      "args": [ // 传递给命令的参数，通常是服务器脚本的路径
        "run", // uv 命令的子命令，表示运行一个 Python 脚本
        "/path/to/aws-ireveal-mcp/server.py" // 请替换为您实际存储 server.py 文件的完整路径
      ],
      "env": { // 环境变量，这里用于指定 AWS 配置文件
        "AWS_PROFILE": "<YOUR_PROFILE>" // 请替换为您的 AWS 配置文件名称
      }
    }
  }
}

请根据您的 MCP 客户端的具体文档和您的实际文件路径、AWS 配置文件名来调整此配置。

基本使用方法

配置并启动 MCP 客户端后，如果客户端成功连接并初始化 AWS-IReveal-MCP 服务器，您就可以通过与 LLM 进行自然语言交互来使用服务器提供的功能。LLM 客户端会利用服务器注册的工具（Tools）来执行您的请求。

例如，您可以尝试提出以下类型的请求（具体表达方式取决于您的 LLM 客户端）：

分析某个特定 IP 地址在过去几天的活动。
调查某个特定 AWS 区域内 CloudTrail 中的可疑活动。
查找包含特定名称的 S3 桶中是否有数据事件发生。
调查与某个服务相关的 CloudWatch 日志。
获取高风险 GuardDuty 发现的详细信息。
识别不合规的资源并获取修复建议。

LLM 客户端会根据您的请求，自动调用 AWS-IReveal-MCP 服务器提供的相应工具，服务器执行操作后返回结果，LLM 再根据结果生成响应给您。

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