aws
一个集成AWS Bedrock的MCP服务器，用于搜索知识库文档。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：aws。 它的用途是：一个集成AWS Bedrock的MCP服务器，用于搜索知识库文档。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/aws-aws-knowledge-base-mcp-server/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“根据我们最新的产品架构文档，简述微服务A和B之间的通信流程。”，它会通过此MCP服务器在您配置的AWS知识库中搜索相关文档，找到关于微服务通信的章节，并基于这些准确信息生成回答。或者，当您让AI“帮我想一个基于我们Q3营销数据的活动主题”时，它也能先检索出最新的营销报告作为参考。
介绍
这个Skill是一个MCP（Model Context Protocol）服务器，旨在解决AI助手在回答问题时缺乏特定领域或组织内部知识的问题。它通过集成AWS Bedrock的向量搜索能力，将您的文档库（知识库）转化为AI可查询的上下文，从而让AI助手能够基于您提供的文档内容给出更准确、相关的回答。
使用方式是将您的文档上传至AWS服务（如S3），并通过Cloudflare Workers部署此MCP服务器。当AI助手（如Claude Desktop）需要查询信息时，它会通过此服务器向您的知识库发起搜索，并将检索到的相关文档片段作为上下文提供给AI模型，以生成最终回答。
它非常适合需要让AI助手掌握私有、最新或专业领域知识的团队或个人，例如技术团队希望AI能基于内部API文档回答问题，或内容团队希望AI能参考最新的产品手册进行创作。
需要注意的是，此Skill需要您自行拥有并配置AWS Bedrock和Cloudflare Workers账户，并准备好待索引的文档。它主要充当一个连接AI助手和您云端知识库的桥梁，本身不提供文档存储和管理界面。
核心特点
与许多依赖本地向量数据库的MCP服务器不同，此Skill直接集成AWS Bedrock的向量搜索服务，利用AWS的托管能力和与S3等存储服务的原生集成，适合文档已托管在AWS生态或希望减少运维复杂度的用户。
注意事项
不适合没有AWS账户或不愿意进行云端服务配置的用户，也不适合处理需要极低延迟或完全离线运行的文档查询场景。
常见问题
这个MCP服务器支持哪些AI助手？
支持任何实现了MCP客户端协议的AI助手，例如Claude Desktop、Cursor等。
我需要准备什么才能使用它？
您需要拥有AWS账户（开通Bedrock并配置知识库）、Cloudflare Workers账户，以及待上传的文档。