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Verwendung von KI-Assistenten mit S3 Storage Lens-Tabellen

Sie können KI-Assistenten und KI-Tools für Konversationen verwenden, um mit Ihren S3 Storage Lens-Daten zu interagieren, die in natürlicher Sprache in S3-Tabellen exportiert wurden. Durch die Nutzung des Model Context Protocol (MCP) und des MCP-Servers für Amazon S3-Tabellen können Sie Ihre Speicherdaten abfragen, analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen, ohne SQL-Abfragen schreiben zu müssen.

-Übersicht

Das Model Context Protocol (MCP) ist eine standardisierte Methode für KI-Anwendungen, auf Kontextinformationen zuzugreifen und diese zu nutzen. Der MCP Server für Amazon S3 Tables bietet Tools, mit denen KI-Assistenten mithilfe natürlicher Sprachschnittstellen mit Ihren S3-Tabellen-Daten interagieren können. Dies demokratisiert den Datenzugriff und ermöglicht es Personen aller technischen Qualifikationsstufen, mit S3 Storage Lens-Metriken zu arbeiten.

Mit dem MCP Server für S3-Tabellen können Sie natürliche Sprache verwenden, um:

Unterstützte KI-Assistenten

Der MCP Server für S3-Tabellen arbeitet mit verschiedenen KI-Assistenten zusammen, die das Model Context Protocol unterstützen, darunter:

Kiro mit S3 Storage Lens-Tabellen einrichten

Kiro ist ein KI-Codierungsassistent, der eine nahtlose Integration mit S3-Tabellen über den MCP-Server ermöglicht. Kiro kann Ihnen helfen, den MCP Server direkt über seine Oberfläche zu installieren und zu konfigurieren, was den Einrichtungsvorgang vereinfacht.

Weitere Informationen zu Kiro finden Sie unter Kiro AI. https://kiro.ai/

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

Schritt 1: Installieren Sie den S3 Tables MCP Server

Sie können den S3 Tables MCP Server auf zwei Arten installieren:

Option 1: Verwenden der integrierten MCP-Serververwaltung von Kiro

Kiro kann Ihnen helfen, MCP-Server direkt über die Benutzeroberfläche zu finden und zu installieren:

Option 2: Manuelle Installation mit uvx

Alternativ können Sie den MCP-Server manuell mit einem uvx Python-Paket-Runner installieren:

uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest

Weitere Informationen zur Installation des MCP Servers finden Sie in der AWS S3 Tables MCP Server-Dokumentation.

Schritt 2: Konfigurieren Sie die Kiro MCP-Einstellungen

Erstellen oder aktualisieren Sie Ihre Kiro MCP-Konfigurationsdatei unter ~/.kiro/settings/mcp.json mit dem folgenden Inhalt:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

your-aws-profileErsetzen Sie es durch Ihren AWS CLI Profilnamen und us-east-1 durch Ihre AWS Region.

Schritt 3: Überprüfen Sie die Konfiguration

Starten Sie Kiro nach der Konfiguration des MCP-Servers neu und stellen Sie sicher, dass die S3-Tabelles-Tools verfügbar sind. Sie können die verfügbaren MCP-Server in den Einstellungen von Kiro überprüfen oder Kiro bitten, die verfügbaren Tools aufzulisten.

Beispiele für Anwendungsfälle mit KI-Assistenten

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache mit KI-Assistenten verwenden, um mit S3 Storage Lens-Daten zu interagieren.

Beispiel 1: Fragen Sie die meisten Speicherverbraucher ab

Aufforderung: „Zeigt mir die 10 Buckets mit den meisten Speicherverbrauch aus meinen S3 Storage Lens-Daten.“

Der KI-Assistent verwendet den MCP-Server, um Ihre S3 Storage Lens-Tabellen abzufragen und die Ergebnisse zurückzugeben, einschließlich Bucket-Namen, Speicherklassen und Speichermengen.

Beispiel 2: Analysieren Sie das Speicherwachstum

Aufforderung: „Analysieren Sie mein Speicherwachstum in den letzten 30 Tagen und zeigen Sie mir den Trend.“

Der KI-Assistent fragt die Tabelle mit den Speichermetriken ab, berechnet die täglichen Speichersummen und präsentiert den Wachstumstrend.

Beispiel 3: Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Kostenoptimierung

Aufforderung: „Finden Sie Buckets mit unvollständigen mehrteiligen Uploads, die älter als 7 Tage sind und Speicherplatz verschwenden.“

Der KI-Assistent fragt die Tabelle mit den Speichermetriken nach unvollständigen mehrteiligen Uploads ab und stellt eine Liste von Buckets mit potenziellen Kosteneinsparungen bereit.

Beispiel 4: Finden Sie Kandidaten für kalte Daten

Aufforderung: „Identifizieren Sie Präfixe, die in den letzten 100 Tagen keine Aktivität hatten und die in den Hot-Storage-Tiers gespeichert sind.“

Der KI-Assistent analysiert sowohl Speicher- als auch Aktivitätskennzahlen, um Daten zu identifizieren, die zur Kostenoptimierung auf kältere Speicherebenen verschoben werden könnten.

Beispiel 5: Generieren Sie Speicherberichte

Aufforderung: „Erstellen Sie einen zusammenfassenden Bericht über meinen S3-Speicher, der den Gesamtspeicher, die Anzahl der Objekte und die Anforderungsmuster der letzten Woche zeigt.“

Der KI-Assistent fragt mehrere Tabellen ab, aggregiert die Daten und generiert einen umfassenden Bericht.

Bewährte Methoden für die Verwendung von KI-Assistenten

Folgen Sie diesen bewährten Methoden, wenn Sie KI-Assistenten mit S3 Storage Lens-Daten verwenden:

Protokollierung und Rückverfolgbarkeit

Wenn Sie den S3 Tables MCP Server mit KI-Assistenten verwenden, haben Sie mehrere Möglichkeiten, den Betrieb zu überprüfen:

Sicherheitsüberlegungen

Beachten Sie bei der Verwendung von KI-Assistenten mit S3 Storage Lens-Daten die folgenden bewährten Sicherheitsmethoden:

Fehlerbehebung

Der KI-Assistent kann keine Verbindung zu S3-Tabellen herstellen

Problem: Der AI-Assistent meldet, dass er keine Verbindung zu S3-Tabellen herstellen kann oder der MCP-Server nicht reagiert.

Lösung:

Fehler aufgrund einer Zugriffsverweigerung

Problem: Der KI-Assistent erhält bei der Abfrage von S3 Storage Lens-Tabellen die Fehlermeldung „Zugriff verweigert“.

Lösung:

Falsche oder unerwartete Ergebnisse

Problem: Der KI-Assistent gibt falsche oder unerwartete Ergebnisse zurück.

Lösung:

Weitere Ressourcen

Weitere Informationen zur Verwendung von KI-Assistenten mit S3-Tabellen finden Sie in den folgenden Ressourcen: