Tác giả: Elizabeth Fuentes  

Ngày 29 tháng 5, 2025  

Danh mục: Amazon Elastic Container Service, Amazon Elastic Kubernetes Service, Amazon Q, Amazon Q Developer, AWS Lambda, Compute, Featured, Launch, News, Serverless 

Hôm nay, chúng tôi giới thiệu các máy chủ Model Context Protocol (MCP) chuyên biệt dành cho Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) và AWS Serverless, hiện đã có sẵn trong repository AWS Labs GitHub. Các giải pháp mã nguồn mở này mở rộng khả năng của trợ lý phát triển AI, cung cấp phản hồi theo thời gian thực và có ngữ cảnh, vượt ra ngoài phạm vi kiến thức được huấn luyện sẵn. Trong khi Large Language Models (LLM) trong các trợ lý AI dựa trên tài liệu công khai, thì các MCP server mang lại ngữ cảnh hiện tại và hướng dẫn chuyên biệt theo từng dịch vụ, giúp bạn ngăn ngừa các lỗi deployment (triển khai) thường gặp và nâng cao độ chính xác khi tương tác với dịch vụ.

Bạn có thể sử dụng các giải pháp mã nguồn mở này để phát triển ứng dụng nhanh hơn, với kiến thức cập nhật về khả năng và cấu hình của Amazon Web Services (AWS) trong suốt quá trình xây dựng và triển khai. Dù bạn đang viết mã trong môi trường phát triển tích hợp (integrated development environment – IDE) hay gỡ lỗi các sự cố trong môi trường production, các MCP server này hỗ trợ các trợ lý lập trình AI (AI code assistants) với hiểu biết sâu về khả năng của Amazon ECS, Amazon EKS và AWS Serverless, giúp tăng tốc hành trình từ mã nguồn đến triển khai thực tế. Chúng hoạt động với các IDE có hỗ trợ AI phổ biến, bao gồm Amazon Q Developer trên command line (CLI), giúp bạn xây dựng và triển khai ứng dụng bằng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên.

• Amazon ECS MCP Server đóng gói và triển khai ứng dụng lên Amazon ECS chỉ trong vài phút bằng cách cấu hình tất cả các tài nguyên AWS liên quan, bao gồm bộ cân bằng tải (load balancers), cấu hình mạng (networking), auto-scaling (tự động mở rộng quy mô), monitoring (giám sát), Amazon ECS task definitions, và services. Bằng các hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên, bạn có thể quản lý hoạt động của cluster (cụm), áp dụng các chiến lược auto-scaling, và sử dụng khả năng xử lý sự cố (troubleshooting) theo thời gian thực để nhanh chóng phát hiện và khắc phục các sự cố deployment.
• Đối với môi trường Kubernetes, Amazon EKS MCP Server cung cấp cho trợ lý AI thông tin theo ngữ cảnh, cập nhật mới nhất về môi trường EKS cụ thể của bạn. Nó mang lại quyền truy cập vào các tính năng EKS, cơ sở tri thức và thông tin trạng thái cụm mới nhất. Điều này giúp trợ lý AI lập trình (AI code assistants) đưa ra hướng dẫn chính xác và phù hợp hơn trong toàn bộ vòng đời ứng dụng (application lifecycle), từ thiết lập ban đầu (initial setup) đến deployment lên môi trường production.
• AWS Serverless MCP Server nâng cao trải nghiệm phát triển không máy chủ bằng cách cung cấp cho trợ lý AI lập trình (AI coding assistants) kiến thức toàn diện về các mẫu serverless (serverless patterns), các giải pháp tốt nhất (best practices) và các dịch vụ AWS. Với tích hợp AWS Serverless Application Model Command Line Interface (AWS SAM CLI), bạn có thể xử lý sự kiện và triển khai hạ tầng trong khi áp dụng các mẫu kiến trúc đã được kiểm chứng. Sự tích hợp này giúp đơn giản hóa vòng đời hàm, tích hợp dịch vụ và yêu cầu vận hành trong suốt quá trình phát triển ứng dụng. Server này cũng cung cấp hướng dẫn theo ngữ cảnh cho các quyết định về cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (infrastructure as code), các giải pháp tốt nhất (best practices) dành riêng cho AWS Lambda, và event schemas (lược đồ sự kiện) cho AWS Lambda event source mappings.

Hãy cùng xem nó hoạt động như thế nào

Nếu đây là lần đầu bạn sử dụng AWS MCP servers, hãy truy cập Installation and Setup guide trong AWS Labs GitHub repository để xem hướng dẫn cài đặt. Sau khi cài đặt, thêm cấu hình MCP server sau vào thiết lập cục bộ:

Cài đặt Amazon Q for command line (CLI) và thêm cấu hình vào ~/.aws/amazonq/mcp.json. Nếu bạn đã là người dùng Amazon Q CLI, chỉ cần thêm phần cấu hình.

{

  "mcpServers": {

    "awslabs.aws-serverless-mcp":  {

      "command": "uvx",

      "args": ["awslabs.aws-serverless_mcp_server@latest"]

    },

    "awslabs.ecs-mcp-server": {

      "disabled": false,

      "command": "uvx",

      "args": ["awslabs.ecs-mcp-server@latest"]

    },

    "awslabs.eks-mcp-server": {

      "disabled": false,

      "command": "uv",

      "args": ["awslabs.eks-mcp-server@latest"]

    }

  }

}

Trong ví dụ này, tôi sử dụng Amazon Q CLI để tạo một ứng dụng có khả năng hiểu video, dựa trên tệp 02_using_converse_api.ipynb từ Amazon Nova model cookbook repository làm mã mẫu.

I want to create a backend application that automatically extracts metadata and understands the content of images and videos uploaded to an S3 bucket and stores that information in a database. I’d like to use a serverless system for processing. Could you generate everything I need, including the code and commands or steps to set up the necessary infrastructure, for it to work from start to finish? – Use 02_using_converse_api.ipynb as example code for the image and video understanding.

Amazon Q CLI xác định các công cụ cần thiết, bao gồm MCP server awslabs.aws-serverless-mcp-server. Chỉ với một lần tương tác, AWS Serverless MCP server xác định tất cả yêu cầu và giải pháp tốt nhất (best practices) để xây dựng một kiến trúc vững chắc (robust architecture).

Tôi yêu cầu Amazon Q CLI build và test ứng dụng, nhưng gặp lỗi. Amazon Q CLI nhanh chóng khắc phục sự cố bằng các công cụ sẵn có. Tôi xác minh thành công bằng cách kiểm tra bản ghi được tạo trong bảng Amazon DynamoDB và thử nghiệm ứng dụng với tệp dog2.jpeg.

Để tăng cường khả năng xử lý video, tôi quyết định chuyển đổi ứng dụng phân tích media sang kiến trúc container hóa (containerized architecture).

I’d like you to create a simple application like the media analysis one, but instead of being serverless, it should be containerized. Please help me build it in a new CDK stack.

Amazon Q Developer bắt đầu xây dựng ứng dụng. Tôi tranh thủ đi pha cà phê, và khi quay lại, ứng dụng đã sẵn sàng. Để đảm bảo mọi thứ tuân thủ tiêu chuẩn mới nhất, tôi chỉ cần yêu cầu:

please review the code and all app using the awslabsecs_mcp_server tools

Amazon Q Developer CLI đưa ra bản tóm tắt với các cải tiến và kết luận.

Tôi yêu cầu nó thực hiện mọi thay đổi cần thiết, sau đó dùng Amazon Q Developer CLI để triển khai ứng dụng trong tài khoản của mình – tất cả bằng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên.

Sau vài phút, tôi kiểm tra và thấy ứng dụng container hóa hoàn chỉnh, từ S3 bucket đến toàn bộ cấu hình mạng (networking) cần thiết.

Tôi yêu cầu Amazon Q Developer CLI test ứng dụng, gửi tệp video the-sea.mp4 và nhận lỗi timed out. Amazon Q CLI quyết định dùng công cụ fetch_task_logs từ awslabsecs_mcp_server để xem logs (bản ghi nhật ký), xác định lỗi và khắc phục.

Sau khi triển khai lại, tôi thử lại và ứng dụng xử lý video thành công.

Tôi có thể thấy bản ghi trong bảng Amazon DynamoDB.

Để thử nghiệm Amazon EKS MCP server, tôi có mã cho một web app (ứng dụng web) trong thư mục auction-website-main, và muốn xây dựng một ứng dụng mạnh mẽ hơn. Tôi yêu cầu Amazon Q CLI bằng prompt:

Create a web application using the existing code in the auction-website-main folder. This application will grow, so I would like to create it in a new EKS cluster

Khi tệp Dockerfile được tạo, Amazon Q CLI xác định công cụ generate_app_manifests từ awslabseks_mcp_server là lựa chọn phù hợp để tạo Kubernetes manifests (tệp cấu hình Kubernetes) cho ứng dụng.

Sau đó, nó tạo EKS cluster mới bằng công cụ manage_eks_staks.

Khi ứng dụng sẵn sàng, Amazon Q CLI triển khai ứng dụng (deploys it) và cung cấp cho tôi (gives me) bản tóm tắt về những gì đã được tạo. 

Tôi có thể xem trạng thái cluster trong Console.

Sau vài phút, và sau khi giải quyết một số vấn đề bằng công cụ search_eks_troubleshoot_guide ứng dụng đã sẵn sàng sử dụng.

Giờ đây, tôi có một Kitties marketplace web app được triển khai trên Amazon EKS, chỉ bằng các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua Amazon Q CLI.

Bắt đầu ngay hôm nay

Hãy truy cập AWS Labs GitHub repository để bắt đầu sử dụng các AWS MCP servers này và nâng cao khả năng phát triển được hỗ trợ bởi AI. Kho lưu trữ này bao gồm các hướng dẫn triển khai, cấu hình mẫu và các máy chủ chuyên biệt bổ sung để chạy AWS Lambda function, cho phép chuyển đổi các AWS Lambda functions hiện có của bạn thành các công cụ có thể được truy cập bởi AI mà không cần chỉnh sửa mã nguồn. Ngoài ra còn có Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP server, giúp truy cập liền mạch vào các Amazon Bedrock knowledge bases của bạn. Các AWS specialized servers khác trong kho lưu trữ này cũng bao gồm tài liệu, cấu hình mẫu và hướng dẫn triển khai để giúp bạn bắt đầu xây dựng ứng dụng với tốc độ nhanh hơn và độ tin cậy cao hơn.

Để tìm hiểu thêm về MCP Servers dành cho AWS Serverless và Containers, cũng như cách chúng có thể thay đổi quy trình phát triển ứng dụng được hỗ trợ bởi AI của bạn, hãy truy cập các bài phân tích chuyên sâu sau: Introducing AWS Serverless MCP Server: AI-powered development for modern applications, Automating AI-assisted container deployments with the Amazon ECS MCP Server, Accelerating application development with the Amazon EKS MCP server deep-dive— Eli      

Về tác giả

Elizabeth Fuentes

Sứ mệnh của tôi là phân tích và truyền đạt những khái niệm phức tạp thành các lời giải thích dễ hiểu, truyền cảm hứng cho các nhà phát triển không ngừng mở rộng kỹ năng và kiến thức của họ. Thông qua các hội thảo, hướng dẫn và tài nguyên trực tuyến, tôi chia sẻ chuyên môn của mình với cộng đồng nhà phát triển toàn cầu, cung cấp cho họ các công cụ và sự tự tin để đạt được tiềm năng tối đa. Với cách tiếp cận thực tiễn và cam kết đơn giản hóa những điều phức tạp, tôi nỗ lực trở thành chất xúc tác cho sự phát triển và học hỏi trong thế giới công nghệ AWS.