Usar assistentes de IA com tabelas da Lente de Armazenamento do S3
É possível usar assistentes de IA e ferramentas de IA conversacional para interagir com dados da Lente de Armazenamento do S3 exportados para Tabelas do S3 usando linguagem natural. Ao utilizar protocolo de contexto para modelos (MCP) e servidor MCP para Tabelas do Amazon S3, você pode consultar, analisar e extrair insights dos dados de armazenamento sem escrever consultas SQL.
Visão geral
O protocolo de contexto para modelos (MCP) é um modo padronizado para as aplicações de IA acessarem e utilizarem informações contextuais. O servidor MCP para Tabelas do Amazon S3 oferece ferramentas que permitem que os assistentes de IA interajam com os dados de Tabelas do S3 usando interfaces de linguagem natural. Isso democratiza o acesso aos dados e permite que pessoas de todos os níveis de habilidade técnica trabalhem com métricas da Lente de Armazenamento do S3.
Com o servidor MCP para Tabelas do S3, é possível usar linguagem natural para:
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Listar buckets de tabela, namespaces e tabelas do S3.
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Consultar métricas da Lente de Armazenamento do S3 e extrair insights.
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Analisar tendências e padrões de armazenamento.
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Identificar oportunidades de otimização de custos.
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Gerar relatórios e visualizações.
Assistentes de IA compatíveis
O servidor MCP para Tabelas do S3 funciona com vários assistentes de IA compatíveis com o protocolo de contexto para modelos, como:
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Kiro: um assistente de codificação de IA com suporte integrado ao MCP.
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Amazon Q Developer: assistente com tecnologia de IA da AWS para desenvolvedores.
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Cline: um assistente de codificação de IA com integração do MCP.
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Claude Desktop: aplicativo de desktop da Anthropic com suporte ao MCP.
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Cursor: um editor de código com tecnologia de IA.
Importante
As consultas e recomendações SQL geradas por IA devem ser analisadas e validadas antes de serem usadas. Verifique se as consultas são apropriadas para sua estrutura de dados, caso de uso e requisitos de desempenho. Sempre teste as recomendações em um ambiente que não seja de produção antes de implementá-las na produção.
Configurar o Kiro com tabelas da Lente de Armazenamento do S3
O Kiro é um assistente de codificação de IA que oferece uma integração perfeita com a funcionalidade Tabelas do S3 por meio do servidor MCP. Ele pode ajudar você a instalar e configurar diretamente o servidor MCP por meio da sua interface, simplificando o processo de configuração.
Para ter mais informações sobre o Kiro, consulte Kiro AI
Pré-requisitos
Antes de começar, verifique se você tem:
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O Kiro instalado no sistema. Faça download em https://kiro.ai/
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A AWS CLI configurada com as credenciais apropriadas.
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Uma configuração da Lente de Armazenamento do S3 com a exportação para Tabelas do S3 habilitada.
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Permissões para consultar a funcionalidade Tabelas do S3. Para obter mais informações, consulte Permissões para tabelas da Lente de Armazenamento do S3.
Etapa 1: instalar o servidor MCP da funcionalidade Tabelas do S3
É possível instalar o servidor MCP da funcionalidade Tabelas do S3 de duas maneiras:
Opção 1: usar o gerenciamento do servidor MCP integrado do Kiro
O Kiro pode ajudar você a descobrir e instalar servidores MCP diretamente por meio de sua interface:
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Abra o Kiro.
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Acesse a interface de gerenciamento do servidor MCP (normalmente por meio da paleta de configurações ou de comandos).
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Pesquise “Tabelas do S3” ou “awslabs.s3-tables-mcp-server”.
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Siga as instruções do Kiro para instalar e configurar o servidor.
Opção 2: instalação manual usando o uvx
Também é possível instalar manualmente o servidor MCP usando o uvx, um executor de pacotes Python:
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest
Para ter mais informações sobre como instalar o servidor MCP, consulte a documentação AWS S3 Tables MCP Server
Etapa 2: definir as configurações do MCP do Kiro
Crie ou atualize seu arquivo de configuração do MCP do Kiro em ~/.kiro/settings/mcp.json com o seguinte conteúdo:
{ "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" } } } }
Substitua your-aws-profile pelo nome do seu perfil da AWS CLI e us-east-1 pela sua região da AWS.
Etapa 3: verificar a configuração
Depois de configurar o servidor MCP, reinicie o Kiro e verifique se as ferramentas da funcionalidade Tabelas do S3 estão disponíveis. É possível verificar os servidores MCP disponíveis nas configurações do Kiro ou pedir ao Kiro para listar as ferramentas disponíveis.
Exemplos de caso de uso com assistentes de IA
Os exemplos a seguir demonstram como usar prompts em linguagem natural com assistentes de IA para interagir com dados da Lente de Armazenamento do S3.
Exemplo 1: consultar os principais consumidores de armazenamento
Prompt: “Mostre os dez buckets principais por consumo de armazenamento com base nos dados da Lente de Armazenamento do S3”.
O assistente de IA usará o servidor MCP para consultar suas tabelas da Lente de Armazenamento do S3 e exibir os resultados, como nomes de bucket, classes de armazenamento e quantidades de armazenamento.
Exemplo 2: analisar o crescimento do armazenamento ao longo do tempo
Prompt: “Analise o crescimento do meu armazenamento nos últimos trinta dias e me mostre a tendência”.
O assistente de IA consultará a tabela de métricas de armazenamento, calculará os totais diários de armazenamento e apresentará a tendência de crescimento.
Exemplo 3: identificar oportunidades de otimização de custos
Prompt: “Encontre buckets com multipart uploads incompletos há mais de sete dias que estão desperdiçando espaço de armazenamento”.
O assistente de IA consultará a tabela de métricas de armazenamento em busca de multipart uploads incompletos e fornecerá uma lista de buckets com possíveis reduções de custo.
Exemplo 4: descobrir candidatos a dados pouco acessados
Prompt: “Identifique prefixos sem atividade nos últimos cem dias que estão armazenados em níveis de armazenamento a quente”.
O assistente de IA analisará as métricas de armazenamento e atividade para identificar dados que poderiam ser movidos para níveis de armazenamento menos acessados para otimizar os custos.
Exemplo 5: gerar relatórios de armazenamento
Prompt: “Crie um relatório resumido do meu armazenamento do S3 mostrando o armazenamento total, a contagem de objetos e os padrões de solicitação da última semana”.
O assistente de IA consultará várias tabelas, agregará os dados e gerará um relatório abrangente.
Práticas recomendadas para usar assistentes de IA
Siga estas práticas recomendadas ao usar assistentes de IA com dados da Lente de Armazenamento do S3:
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Use prompts específicos: forneça instruções claras e específicas sobre quais dados você deseja analisar e quais insights está procurando.
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Verifique as consultas geradas por IA: sempre analise e valide as consultas e recomendações SQL que o assistente de IA gera antes de executá-las ou agir. Ocasionalmente, os assistentes de IA podem produzir consultas ou recomendações incorretas que precisam ser verificadas em relação ao seu caso de uso e dados específicos.
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Use permissões apropriadas: as credenciais do IAM usadas pelo assistente de IA devem ter somente as permissões necessárias. Para análise somente leitura, conceda apenas permissões SELECT.
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Monitore o uso: acompanhe as consultas executadas pelos assistentes de IA que usam o AWS CloudTrail para manter trilhas de auditoria.
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Comece com consultas simples: comece com consultas diretas para entender como o assistente de IA interpreta seus prompts e, em seguida, avance para análises mais complexas.
Registro em log e rastreabilidade
Ao usar o servidor MCP da funcionalidade Tabelas do S3 com assistentes de IA, você pode auditar as operações de várias maneiras:
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Logs locais: o servidor MCP registra solicitações e respostas em log localmente. É possível especificar um diretório de log usando a opção de configuração
--log-dir. -
AWS CloudTrail: todas as operações da funcionalidade Tabelas do S3 por meio do servidor MCP usando PyIceberg terão
awslabs/mcp/s3-tables-mcp-server/<version>como string de agente de usuário. É possível filtrar os logs do CloudTrail por esse agente de usuário para rastrear ações realizadas pelos assistentes de IA. -
Histórico do assistente de IA: os assistentes de IA, como o Kiro e o Cline, mantêm logs históricos que registram solicitações em linguagem natural, respostas de LLM e instruções fornecidas ao servidor MCP.
Considerações sobre segurança
Ao usar assistentes de IA com dados da Lente de Armazenamento do S3, siga estas práticas recomendadas de segurança:
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Use o acesso de privilégio mínimo: conceda aos assistentes de IA somente as permissões mínimas necessárias para as tarefas que eles realizam.
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Habilite a MFA: use a autenticação multifatorial para contas da AWS que os assistentes de IA acessam.
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Analise as permissões regularmente: audite periodicamente as permissões concedidas aos assistentes de IA e revogue o acesso desnecessário.
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Use credenciais distintas: considere a possibilidade de usar credenciais da AWS distintas para acesso ao assistente de IA a fim de facilitar o rastreamento e a auditoria.
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Evite compartilhar dados sensíveis: tenha cuidado ao compartilhar informações sensíveis nos prompts para os assistentes de IA, especialmente ao usar serviços de IA baseados em nuvem.
Solução de problemas
O assistente de IA não consegue se conectar à funcionalidade Tabelas do S3
Problema: o assistente de IA relata que não consegue se conectar à funcionalidade Tabelas do S3 ou que o servidor MCP não está respondendo.
Solução:
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Verifique se o servidor MCP está instalado corretamente usando
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest --version. -
Verifique se suas credenciais da AWS estão configuradas corretamente.
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Verifique se o arquivo de configuração do MCP tem o perfil e a região da AWS corretos.
Erros de acesso negado
Problema: o assistente de IA recebe erros de acesso negado ao consultar tabelas da Lente de Armazenamento do S3.
Solução:
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Verifique se a integração de analytics está habilitada no bucket de tabela
aws-s3. -
Verifique se as permissões do Lake Formation estão configuradas corretamente.
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Verifique se as credenciais da AWS têm as permissões necessárias do IAM.
Resultados incorretos ou inesperados
Problema: o assistente de IA exibe resultados incorretos ou inesperados.
Solução:
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Analise a consulta SQL gerada pelo assistente de IA.
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Verifique se você está usando o nome de namespace correto para a configuração da Lente de Armazenamento.
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Confira se os dados estão disponíveis consulta o último report_time.
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Refine o prompt para indicar com maior precisão o que você deseja analisar.
Recursos adicionais
Para ter mais informações sobre como usar assistentes de IA com a funcionalidade Tabelas do S3, consulte os seguintes recursos:
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Kiro AI
: um assistente de codificação de IA com suporte integrado ao MCP -
Implementing conversational AI for S3 Tables using Model Context Protocol (MCP)
: AWS Storage Blog
