Uso de asistentes de IA con tablas de lente de almacenamiento de S3
Puede usar asistentes de IA y herramientas de IA conversacional para interactuar con los datos de lente de almacenamiento de S3 exportados a tablas de S3 mediante lenguaje natural. Al aprovechar el protocolo de contexto para modelos (MCP) y el servidor MCP para tablas de Amazon S3, puede consultar, analizar y obtener información de los datos de almacenamiento sin necesidad de escribir consultas SQL.
Descripción general
El protocolo de contexto para modelos (MCP) es una forma estandarizada para que las aplicaciones de IA accedan a la información contextual y la utilicen. El servidor MCP para tablas de Amazon S3 proporciona herramientas que permiten a los asistentes de IA interactuar con los datos de las tablas S3 mediante interfaces de lenguaje natural. Esto democratiza el acceso a los datos y permite a personas con distintos niveles de conocimientos técnicos trabajar con las métricas de lente de almacenamiento de S3.
Con el servidor MCP para tablas de S3, puede utilizar el lenguaje natural para:
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Mostrar buckets de tablas, espacios de nombres y tablas de S3.
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Consultar métricas de lente de almacenamiento de S3 y obtener información.
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Analizar las tendencias y los patrones de almacenamiento.
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Identificar oportunidades de optimización de costos.
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Generar informes y visualizaciones.
Asistentes de IA compatibles
El servidor MCP para tablas DE S3 funciona con varios asistentes de IA que admiten el protocolo de contexto para modelos, entre los que se incluyen:
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Kiro: un asistente de codificación de IA con soporte de MCP integrado
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Amazon Q Developer: el asistente basado en IA de AWS para desarrolladores
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Cline: un asistente de codificación de IA con integración de MCP
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Claude Desktop: la aplicación de escritorio de Anthropic con soporte de MCP
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Cursor: un editor de código basado en IA
importante
Las consultas y recomendaciones de SQL generadas por IA se deben revisar y validar antes de su uso. Compruebe que las consultas sean adecuadas para la estructura de datos, el caso de uso y los requisitos de rendimiento. Pruebe siempre las recomendaciones en un entorno de no producción antes de implementarlas en producción.
Configuración de Kiro con tablas de lente de almacenamiento de S3
Kiro es un asistente de codificación de IA que proporciona una integración perfecta con las tablas de S3 a través del servidor MCP. Kiro puede ayudarlo a instalar y configurar el servidor MCP directamente a través de su interfaz, lo que simplifica el proceso de configuración.
Para obtener más información sobre Kiro, consulte IA de Kiro
Requisitos previos
Antes de comenzar, asegúrese de que dispone de lo siguiente:
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Kiro instalado en el sistema. Descárguelo desde https://kiro.ai/
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La AWS CLI se ha configurado con las credenciales apropiadas
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Configuración de lente de almacenamiento de S3 con la exportación de tablas de S3 habilitada.
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Permisos para consultar tablas de S3. Para obtener más información, consulte Permisos para tablas de Lente de almacenamiento de S3.
Paso 1: Instalar el servidor MCP de tablas de S3
Puede instalar el servidor MCP de tablas de S3 de dos maneras:
Opción 1: uso de la administración del servidor MCP integrado de Kiro
Kiro puede ayudarlo a detectar e instalar servidores MCP directamente a través de su interfaz:
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Abra Kiro.
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Acceda a la interfaz de administración del servidor MCP (normalmente a través de la configuración o la paleta de comandos).
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Busque “Tablas de S3” o “awslabs.s3-tables-mcp-server”.
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Siga las instrucciones de Kiro para instalar y configurar el servidor.
Opción 2: instalación manual mediante uvx
Como alternativa, puede instalar manualmente el servidor MCP mediante uvx, un ejecutor de paquetes de Python:
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest
para obtener más información sobre cómo instalar el servidor MCP, consulte la Documentación de servidor MCP de tablas de S3 de AWS
Paso 2: Configurar las opciones de MCP de Kiro
Cree o actualice el archivo de configuración de MCP de Kiro en ~/.kiro/settings/mcp.json con el siguiente contenido:
{ "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" } } } }
sustituya your-aws-profile por el nombre del perfil de la AWS CLI y us-east-1 por la región de AWS.
Paso 3: Comprobar la configuración
Tras configurar el servidor MCP, reinicie Kiro y compruebe que las herramientas de tablas de S3 estén disponibles. Puede comprobar los servidores MCP disponibles en la configuración de Kiro o pidiéndole a Kiro que muestre las herramientas disponibles.
Ejemplos de casos de uso con asistentes de IA
En los siguientes ejemplos, se demuestra cómo utilizar indicaciones de lenguaje natural con asistentes de IA para interactuar con los datos de lente de almacenamiento de S3.
Ejemplo 1: consulte a los principales consumidores de almacenamiento
Petición: “Muéstreme los 10 buckets principales por consumo de almacenamiento a partir de mis datos de lente de almacenamiento de S3”.
El asistente de IA utilizará el servidor MCP para consultar las tablas de lente de almacenamiento de S3 y obtener los resultados, incluidos los nombres de los buckets, las clases de almacenamiento y las cantidades de almacenamiento.
Ejemplo 2: analice el crecimiento del almacenamiento
Petición: “Analice el crecimiento de mi almacenamiento en los últimos 30 días y muéstreme la tendencia”.
El asistente de IA consultará la tabla de métricas de almacenamiento, calculará los totales de almacenamiento diarios y presentará la tendencia de crecimiento.
Ejemplo 3: identifique oportunidades de optimización de costos
Petición: “Encuentre buckets con cargas múltiples incompletas que hayan durado más de 7 días y que estén desperdiciando almacenamiento”.
El asistente de IA consultará la tabla de métricas de almacenamiento para ver si hay cargas multiparte incompletas y proporcionará una lista de los buckets con posibles ahorros de costos.
Ejemplo 4: encuentre candidatos de datos inactivos
Petición: “Identifique los prefijos que no han tenido actividad en los últimos 100 días y que se almacenan en los niveles de almacenamiento activo”.
El asistente de IA analizará las métricas de almacenamiento y actividad para identificar los datos que podrían trasladarse a niveles de almacenamiento más inactivos para optimizar los costos.
Ejemplo 5: genere informes de almacenamiento
Petición: “Cree un informe resumido de mi almacenamiento de S3 que muestre el almacenamiento total, el número de objetos y los patrones de solicitudes de la última semana”.
El asistente de IA consultará varias tablas, agregará los datos y generará un informe completo.
Prácticas recomendadas para utilizar asistentes de IA
Siga estas prácticas recomendadas cuando use asistentes de IA con datos de lente de almacenamiento de S3:
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Sea específico en sus peticiones: proporcione instrucciones claras y específicas sobre los datos que desea analizar y la información que busca.
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Verifique las consultas generadas por la IA: revise y valide siempre las consultas y recomendaciones SQL que genera el asistente de IA antes de ejecutarlas o tomar medidas. En ocasiones, los asistentes de IA pueden generar consultas o recomendaciones incorrectas que deban compararse con el caso de uso y los datos específicos.
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Utilice los permisos adecuados: asegúrese de que las credenciales de IAM utilizadas por el asistente de IA solo tengan los permisos necesarios. Para el análisis de solo lectura, conceda solo los permisos SELECT.
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Supervise el uso: realice un seguimiento de las consultas ejecutadas por los asistentes de IA y utilice AWS CloudTrail para mantener los registros de auditoría.
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Comience con consultas sencillas: comience con consultas sencillas para comprender cómo el asistente de IA interpreta las peticiones y, a continuación, avance a un análisis más complejo.
Registro y trazabilidad
Al utilizar el servidor MCP de tablas de S3 con asistentes de IA, tiene varias formas de auditar las operaciones:
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Registros locales: el servidor MCP registra las solicitudes y respuestas de forma local. Puede especificar un directorio de registro mediante la opción de configuración
--log-dir. -
AWS CloudTrail: todas las operaciones de tablas de S3 a través del servidor MCP que utilicen PyIceBerg tendrán
awslabs/mcp/s3-tables-mcp-server/<version>como cadena de agente de usuario. Puede filtrar los registros de CloudTrail por este agente de usuario para rastrear las acciones realizadas por los asistentes de IA. -
Historial de los asistentes de IA: los asistentes de IA, como Kiro y Cline, mantienen registros históricos que registran las solicitudes de lenguaje natural, las respuestas de LLM y las instrucciones proporcionadas al servidor MCP.
Consideraciones de seguridad
Cuando use asistentes de IA con datos de lente de almacenamiento de S3, siga estas prácticas recomendadas de seguridad:
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Utilice el acceso con privilegios mínimos: conceda a los asistentes de IA solo los permisos mínimos necesarios para sus tareas.
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Habilite la MFA: utilice la autenticación multifactorial para las cuentas de AWS a las que acceden los asistentes de IA.
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Revise los permisos con regularidad: audite periódicamente los permisos otorgados a los asistentes de IA y revoque el acceso innecesario.
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Utilice credenciales independientes: considere la posibilidad de utilizar credenciales de AWS independientes para el acceso de los asistentes de IA a fin de facilitar el seguimiento y la auditoría.
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Evite compartir información confidencial: tenga cuidado al compartir información confidencial en las peticiones a los asistentes de IA, especialmente cuando utilice servicios de IA basados en la nube.
Solución de problemas
El asistente de IA no puede conectarse a tablas de S3
Problema: el asistente de IA informa de que no puede conectarse a las tablas de S3 o que el servidor MCP no responde.
Solución:
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compruebe que el servidor MCP esté instalado correctamente mediante
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest --version. -
Compruebe que las credenciales de AWS estén configuradas correctamente.
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Asegúrese de que el archivo de configuración de MCP tenga el perfil y la región de AWS correctos.
Errores de acceso denegado
Problema: el asistente de IA recibe errores de acceso denegado al consultar las tablas de lente de almacenamiento de S3.
Solución:
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verifique que la integración de análisis está habilitada en el bucket de tablas de
aws-s3. -
Compruebe que los permisos de Lake Formation están configurados correctamente.
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Asegúrese de que las credenciales de AWS tengan los permisos de IAM necesarios.
Resultados incorrectos o inesperados
Problema: el asistente de IA arroja resultados incorrectos o inesperados.
Solución:
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revise la consulta SQL generada por el asistente de IA.
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Verifique que está usando el nombre de espacio de nombres correcto para la configuración de lente de almacenamiento.
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Compruebe que los datos estén disponibles consultando el report_time más reciente.
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Ajuste la petición para ser más específico sobre lo que quiere analizar.
Recursos adicionales
Para obtener más información sobre el uso de asistentes de lA con tablas de S3, consulte los siguientes recursos:
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IA de Kiro
: un asistente de codificación con soporte de MCP integrado. -
Implementación de IA conversacional para tablas de S3 mediante el protocolo de contexto para modelos (MCP)
: blog de almacenamiento de AWS
