4 serwery MCP, dzięki którym mój agent AI nie zgaduje w AWS

Ile razy w tym tygodniu Twój asystent AI odpowiedział Ci z pamięci, zamiast sprawdzić w dokumentacji? Model zna AWS sprzed kilku miesięcy, a AWS w tym czasie wypuścił kilkadziesiąt nowych „ficzerów”, podniósł limity i zmienił ceny.

Na co dzień pracuję z moim agentem AI, Johnnym Cloudem. To mój „architekt do pary”: sprawdza dokumentację, przegląda konta, liczy koszty i przygotowuje wyceny. Ma jedną twardą zasadę: „nie wiem” jest lepsze niż zmyślanie. Żeby mógł jej przestrzegać, musi mieć skąd brać aktualne dane. I tu wchodzą serwery MCP.

W tym wpisie pokażę Ci cztery serwery, które Johnny ma podpięte na stałe: do dokumentacji, do pracy na koncie, do cen i do wycen dla klienta.

Czym jest MCP?

MCP (Model Context Protocol) to otwarty protokół, który pozwala podłączyć do asystenta AI zewnętrzne narzędzia i źródła danych. Claude, Kiro, Cursor czy VS Code rozmawiają z serwerem MCP w jednym standardzie, a serwer udostępnia im konkretne narzędzia, np. „przeszukaj dokumentację” albo „wywołaj API”.

Dla nas oznacza to prostą rzecz. Model nie musi zgadywać, bo może sprawdzić. A w AWS, gdzie ceny, limity i dostępność w regionach zmieniają się co tydzień, to robi ogromną różnicę.

Serwery MCP są lokalne (uruchamiasz je u siebie, zwykle przez uvx) albo zdalne (łączysz się z endpointem HTTPS). W tym zestawie mamy oba rodzaje.

1. AWS MCP Server, czyli jeden serwer do wszystkiego

To mój główny serwer. AWS udostępnił go w wersji GA w maju 2026 i jest to serwer zarządzany przez AWS, czyli nic nie instalujesz poza małym proxy do uwierzytelniania.

Co potrafi:

• call_aws wywołuje dowolne z ponad 15 000 operacji API AWS, z Twoimi uprawnieniami IAM. Nowe API są obsługiwane w ciągu kilku dni od premiery.
• run_script pozwala agentowi napisać krótki skrypt w Pythonie, który wykona się po stronie AWS w sandboxie. Sandbox dziedziczy uprawnienia IAM, ale nie ma dostępu do sieci ani lokalnych plików. Dzięki temu kilka wywołań API łączy się w jeden krok.
• search_documentation i read_documentation sięgają do aktualnej dokumentacji AWS w momencie zapytania.
• Skills, czyli gotowe instrukcje od zespołów AWS dla zadań, w których agenci najczęściej się mylą.

Dostęp idzie przez IAM. Każde wywołanie widać w CloudTrail, a w CloudWatch jest osobna przestrzeń metryk AWS-MCP, więc da się odróżnić, co zrobił człowiek, a co agent. Uprawnienia agenta możesz przyciąć zwykłą polityką IAM albo SCP.

Sam serwer nic nie kosztuje, płacisz za zasoby, które agent stworzy.

Do czego używamy go z Johnnym? Przegląd konta klienta („Johnny, pokaż security groupy otwarte na 0.0.0.0/0”), szybka diagnostyka Lambdy albo CloudWatcha, sprawdzenie konfiguracji przed audytem. Johnny sam dobiera wywołania API, a ja dostaję odpowiedź i listę tego, co sprawdził.

Uwaga praktyczna: zanim dasz agentowi uprawnienia do zapisu, zacznij od roli tylko do odczytu. Serio. Johnny też zaczynał od read-only.

{
  "mcpServers": {
    "aws-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-proxy-for-aws@latest",
        "https://aws-mcp.eu-central-1.api.aws/mcp",
        "--metadata", "AWS_REGION=eu-central-1"
      ]
    }
  }
}

2. AWS Knowledge MCP Server, gdy wystarczy sama wiedza

Knowledge MCP to zdalny serwer z wiedzą o AWS: dokumentacja, wpisy z blogów, ogłoszenia What’s New i zalecenia Well-Architected. Nie wymaga konta AWS ani żadnego logowania, podajesz tylko adres https://knowledge-mcp.global.api.aws.

Narzędzia, których używam najczęściej:

• search_documentation i read_documentation do wyszukania i przeczytania strony dokumentacji,
• get_regional_availability do sprawdzenia, czy dana usługa, API albo zasób CloudFormation jest dostępny w konkretnym regionie,
• list_regions z aktualną listą regionów,
• retrieve_skill z gotowymi instrukcjami dla typowych zadań.

Traktuję go jako lżejszy zamiennik AWS MCP Server. Te same narzędzia do dokumentacji ma w sobie AWS MCP Server, ale jeśli nie potrzebuję dostępu do konta, Knowledge w zupełności wystarcza. Johnny sięga po niego przy każdym pytaniu o limit, cenę albo dostępność w regionie, zanim cokolwiek mi odpowie. Idealny do przygotowania szkolenia, czy szybkiego sprawdzenia np. „czy to jest już we Frankfurcie?” albo do projektowania architektury.

{
  "mcpServers": {
    "aws-knowledge": {
      "type": "http",
      "url": "https://knowledge-mcp.global.api.aws"
    }
  }
}

3. AWS Pricing MCP Server, czyli faktyczne ceny bez zgadywania

Ceny to pierwsze miejsce, w którym model AI potrafi się pomylić. Pamięta stawkę sprzed roku albo z innego regionu. AWS Pricing MCP (open source z repozytorium awslabs) pyta bezpośrednio AWS Price List API.

Co potrafi:

• get_pricing zwraca aktualne ceny usługi z filtrami (region, typ instancji, system itd.), get_pricing_service_codes i get_pricing_service_attributes pomagają znaleźć, o co w ogóle pytać,
• analyze_cdk_project i analyze_terraform_project skanują projekt IaC i wyciągają listę usług AWS do wyceny,
• generate_cost_report przygotowuje raport kosztów ze stawkami jednostkowymi i scenariuszami użycia,
• get_bedrock_patterns podpowiada wzorce architektury i kosztów dla Amazon Bedrock,
• get_price_list_urls daje linki do pełnych cenników w CSV/JSON.

Ten serwer wymaga podpięcia do konta AWS: potrzebujesz profilu z uprawnieniem pricing:*. Ważne: nie czyta Twojego rachunku ani danych konta, tylko publiczne cenniki. Same wywołania Price List API są darmowe.

W praktyce Johnny używa go przy sprawdzaniu i porównywaniu cen („ile taniej wyjdzie ta instancja w Irlandii niż we Frankfurcie?”) i przy pierwszym, szybkim oszacowaniu projektu.

Daję bazowe dane, a on wraca z listą usług razem z kosztami.

{
  "mcpServers": {
    "aws-pricing": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-pricing-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "twoj-profil",
        "AWS_REGION": "eu-central-1"
      }
    }
  }
}

4. AWS Pricing Calculator MCP, czyli wycena z linkiem dla klienta

Pricing MCP daje ceny, ale klient chce zobaczyć wycenę w AWS Pricing Calculator. Tu przydaje się sample-aws-pricing-calculator-mcp z repozytorium aws-samples.

Serwer buduje estymację w kalkulatorze na podstawie opisu w języku naturalnym i zwraca link do calculator.aws, który możesz od razu wysłać dalej. Nie potrzebuje żadnych danych logowania do AWS.

Najważniejsze narzędzia:

• search_services i get_service_fields znajdują usługę i pola, które trzeba wypełnić,
• create_estimate, add_service i validate_estimate budują estymację krok po kroku i sprawdzają konfigurację,
• build_estimate robi wszystko jednym wywołaniem,
• export_estimate zapisuje estymację w calculator.aws i zwraca link,
• import_estimate wczytuje istniejącą estymację z linku, np. żeby ją poprawić.

Drobna uwaga. To projekt przykładowy z aws-samples, a nie oficjalna usługa AWS. Korzysta z nieudokumentowanego API kalkulatora, które może się zmienić. Zweryfikowane jest na razie 18 usług z około 436.

Serwer nie liczy kosztów sam, to robi kalkulator po otwarciu linku. Dlatego każdą wycenę otwieram i sprawdzam, zanim trafi do klienta.

Za to oszczędność czasu jest spora: zamiast klikać kilkanaście usług w kalkulatorze, opisuję Johnny’emu architekturę i dostaję link do gotowej estymacji do poprawek.

{
  "mcpServers": {
    "aws-pricing-calculator-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sample-aws-pricing-calculator-mcp@latest"]
    }
  }
}

Jak to wygląda w praktyce?

Typowy scenariusz przy nowym projekcie, gdy siadam do niego z Johnnym:

1. Knowledge MCP do sprawdzenia, czy usługi są dostępne w regionie klienta i jak wyglądają aktualne limity.
2. Pricing MCP do porównania wariantów i regionów.
3. Kalkulator MCP do wyceny, którą wysyłam klientowi.
4. AWS MCP Server po wdrożeniu, do przeglądu konta i diagnostyki.

Ani Johnny, ani żaden z tych serwerów nie zastępuje myślenia architekta. Decyzje dalej są moje. Ale całość pozwala mi zaoszczędzić ogromną ilość czasu.

Jeśli chcesz zbudować takiego agenta sam, serwery MCP i Strands Agents przerabiamy na szkoleniu Generative AI w AWS. A jeśli potrzebujesz agenta AI w swoim produkcie, zobacz, jak pomagam z architekturą systemów agentowych.

A Ty jakich serwerów MCP używasz przy pracy z AWS? Jestem ciekaw, czy coś mi umknęło.

Źródła: - The AWS MCP Server is now generally available (AWS News Blog) - AWS MCP Server endpoints and quotas - AWS Knowledge MCP Server now generally available (What’s New) - AWS Pricing MCP Server (awslabs) - sample-aws-pricing-calculator-mcp (aws-samples)