serverless
基于AWS的MCP服务器，支持本地开发与Serverless部署。
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：serverless。 它的用途是：基于AWS的MCP服务器，支持本地开发与Serverless部署。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/serverless-serverless-mcp-server/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我启动本地的MCP服务器测试环境，并检查与Claude的连接。”，它会引导你运行本地开发命令并验证服务状态。或者
对AI说：“使用Serverless框架将我的MCP服务器部署到AWS美国东部区域。”，它会提供具体的部署配置和步骤。
介绍
这个Skill提供了一个基于AWS服务的MCP（Model Context Protocol）服务器实现。它主要解决了开发者在构建和集成AI应用时，需要快速搭建、测试和部署MCP兼容的后端服务的问题。
通过封装AWS Lambda、API Gateway等Serverless服务，它允许开发者使用Serverless框架进行高效部署，同时支持在本地环境进行完整的开发和测试，无需频繁连接云端，提升了开发迭代速度。
它非常适合需要将AI能力（如Claude等模型）通过标准化协议（MCP）集成到自有应用中的后端开发、全栈开发和智能体开发者。使用Serverless架构也使其对运维工程师友好。
建议使用者具备基本的AWS服务和Serverless框架使用经验。部署前请确保已配置好AWS CLI凭证，并注意在本地测试时模拟好云服务的环境变量和权限。
核心特点
核心区别在于它专为MCP协议设计，并深度集成AWS Serverless服务，提供了一键部署的脚手架；相比通用的后端框架，它开箱即用地解决了MCP服务器的部署和本地开发调试难题。
注意事项
不适合对AWS生态不熟悉或希望部署在其他云平台（如Azure、GCP）的场景。
常见问题
这个MCP服务器支持哪些AI模型？
它实现了MCP协议，理论上可以对接任何支持该协议的AI模型或工具，具体取决于你的后端配置。
本地开发需要AWS账号吗？
本地测试可以模拟环境，但完整的功能测试和最终部署需要有效的AWS账号和权限。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/serverless-serverless-mcp-server/raw/index.md 读取 serverless 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/serverless-serverless-mcp-server/raw/index.md（查看排版版本）