基于 CoT 思維鏈協調多 MCP 工具：依托亞馬遜云科技服務打造全流程智能的 Amazon Redshift 運維體系

基于 CoT 思維鏈協調多 MCP 工具：依托亞馬遜云科技服務打造全流程智能的 Amazon Redshift 運維體系

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新用戶可獲得高達 200 美元的服務抵扣金

亞馬遜云科技新用戶可以免費使用亞馬遜云科技免費套餐（Amazon Free Tier）。注冊即可獲得 100 美元的服務抵扣金，在探索關鍵亞馬遜云科技服務時可以再額外獲得最多 100 美元的服務抵扣金。使用免費計劃試用亞馬遜云科技服務，最長可達 6 個月，無需支付任何費用，除非您選擇付費計劃。付費計劃允許您擴展運營并獲得超過 150 項亞馬遜云科技服務的訪問權限。

前言

本文介紹了依托亞馬遜云科技生態，以 CoT 思維鏈協調多 MCP 工具，構建 Amazon Redshift 智能運維體系的方案 —— 解析 “前端接入 - 后端處理” 核心架構，詳解從 EC2 環境準備、服務部署到安全配置的落地步驟，驗證其在數據查詢、指標監控、LLM 交互等場景的可用性，為 Redshift 運維提供高效技術路徑。

Amazon Service 多場景交互與數據處理架構

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?前端與接入層

  • Amazon Q Developer CLI：作為開發者命令行工具，用于與系統進行交互操作，方便開發者發起相關請求
  • Amazon API Gateway：承擔 API 網關角色，接收來自 Amazon Q Developer CLI 的請求，通過 "Streamable Http"方式，將請求路由到不同的后端處理服務，起到請求分發與管理的作用，是客戶端與后端服務間的橋梁

?后端處理服務層

  • COT MCPServer：主要負責與大語言模型、會話及知識檢索相關的任務。其中，會話數據存儲在 Amazon DynamoDB；LLM 相關能力由 Amazon Bedrock 提供支持；知識檢索則從 Amazon S3獲取知識
  • Redshift MCPServer：專注于執行 SQL 操作，與 Amazon Redshift 交互，用于處理數據倉庫中的數據查詢與分析任務
  • Monitor MCPServer：用于查詢指標，與 Amazon CloudWatch 配合，實現對系統運行狀態等指標的監控與查詢

?整體流程與優勢

整體流程為：開發者通過 Amazon Q Developer CLI 發起請求，經 API Gateway 路由到不同的 MCPServer，各 MCPServer 調用對應的亞馬遜云科技服務完成相應功能，如 LLM 交互、數據查詢、指標監控等。這種架構利用亞馬遜云科技的各類托管服務，實現了功能的模塊化與解耦，同時借助亞馬遜云科技服務的高可用性、可擴展性等特性，保障系統穩定且能應對不同負載需求

MCP Server 服務架構

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該架構以亞馬遜云科技服務為核心，通過 Amazon Q Developer CLI 與 Amazon API Gateway 實現前端交互與請求分發，由 COT、Redshift、Monitor 三類 MCPServer 分別對接 Amazon DynamoDB、Bedrock、S3，Amazon Redshift，Amazon CloudWatch 等服務，協同完成會話管理、大模型交互、知識檢索、SQL 執行與指標監控等關鍵功能，借助亞馬遜云科技服務的特性保障系統高效穩定運行。

前提準備：亞馬遜云科技注冊流程

Step.1 登錄官網

登錄亞馬遜云科技官網，填寫郵箱和賬戶名稱完成驗證（注冊亞馬遜云科技填寫 root 郵箱、賬戶名，驗證郵件地址，查收郵件填驗證碼驗證，驗證通過后設 root 密碼并確認）

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Step.2 選擇賬戶計劃

選擇賬戶計劃，兩種計劃，按需選"選擇免費計劃 / 選擇付費計劃"繼續流程

  • 免費（6 個月，適合學習實驗，含$200抵扣金、限精選服務，超限額或到期可升級付費，否則關停）
  • 付費（適配生產，同享$200 抵扣金，可體驗全部服務，抵扣金覆蓋廣，用完按即用即付計費）

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Step.3 填寫聯系人信息

填寫聯系人信息（選擇使用場景，填聯系人全名、電話，選擇所在國家地區，完善地址、郵政編碼，勾選同意客戶協議，點擊繼續 進入下一步）

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Step.4 綁定信息

綁定相關信息，選擇國家地區，點擊"Send code"收驗證碼填寫，勾選同意協議后，點擊"驗證并繼續"進入下一步

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Step.5 電話驗證

電話驗證填寫真實手機號，選擇驗證方式，完成安全檢查，若選語音，網頁同步顯 4 位數字碼，接來電后輸入信息，再填收到的驗證信息，遇問題超 10 分鐘收不到可返回重試。

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Step.6 售后支持

售后支持：免費計劃自動獲基本支持，付費計劃需選支持計劃（各計劃都含客戶服務，可訪問文檔白皮書，按需選后點 “完成注冊”，若需企業級支持可了解付費升級選項，確認選好即可完成整個注冊流程 ）

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基于 CoT 協調多 MCP Tool — 智能運維 Redshift

1、準備一臺 Amazon Linux 2023 的 EC2，設置 Amazon Credentials，并安裝以下環境

sudo su ec2-user
sudo yum update -y
sudo yum install git -y
sudo yum install make
wget https://github.com/aws/aws-sam-cli/releases/latest/download/aws-sam-cli-linux-x86_64.zip
mv aws-sam-cli-linux-x86_64.zip ~/
cd
unzip aws-sam-cli-linux-x86_64.zip -d sam-installation
sudo ./sam-installation/install
sam --version
sudo yum install docker -y
sudo systemctl start docker
sudo gpasswd -a $USER docker 
newgrp docker

2、下載解決方案所使用的代碼

git clone https://github.com/chinapanpan/amazonq_mcp_redshift.git
cd amazonq_mcp_redshift

3、代碼的整體目錄結構如下所示

/
├── cot_mcpserver/ # CoT（Chain-of-Thought）MCP Server代碼
├── monitor_mcpserver/ #獲取 Amazon Redshift 監控指標的 MCP Server 代碼
├── redshift_mcpserver/ # 訪問Amazon Redshift的MCP Server代碼
├── etc/ # 配置文件（如環境變量等）
├── iac/ # 基礎設施的配置模板（SAM模板等）
├── layer/ # AWS Lambda Layer依賴及其說明
├── mcp_cli/ # 使用 Strands SDK，集成 Remote MCP 使用類似Amazon Q Developer CLI的功能
├── README.md # 項目說明文檔
├── makefile # 構建與部署命令

4、配置環境變量，實施解決方案之前，需要先修改配置文件，修改環境變量

vim etc/environment.sh

配置文件中的主要參數如下：

  • Amazon Configuration：
    • PROFILE：Amazon CLI Profile 名稱，若對 Amazon EC2 配置了 IAM Role，則可以忽略此選項
    • BUCKET：存儲部署文件（如 Layer 的 zip 包）的 S3 桶
    • REGION：部署 Amazon API Gateway + Amazon Lambda 的 Amazon region
  • MCP Dependencies：
    • P_DESCRIPTION：MCP package version（默認值: “mcp==1.8.0″）
    • O_LAYER_ARN：Amazon Lambda Layer 的 ARN，需要在完成“make layer”命令后命令，獲取 ARN，并更新該參數，再執行后續命令
  • API Gateway and Lambda Configuration：
    • P_API_STAGE：Amazon API Gateway 的部署階段名稱 （默認值：dev）
    • P_FN_MEMORY：Amazon Lambda 的內存大小 （默認值：128 MB）
    • P_FN_TIMEOUT：Amazon Lambda 的超時時間（默認值：30 秒）

5、構建 Lambda Layer，MCP Server 中的 python 代碼會依賴一些第三方庫，需要提前構建一個 Amazon Lambda Layer ，整個過程通過如下腳本自動完成

make layer

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6、構建 Amazon API Gateway+ Amazon Lambda，執行如下 Make 命令，通過 Amazon SAM CLI 進行 Amazon API Gateway + Amazon Lambda 的自動化創建

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7、亞馬遜云科技 Console 中，看到已經創建好的 Amazon API Gateway 與 Amazon Lambda

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8、配置 Amazon Lambda，通過自動化手段創建了 Amazon API Gateway 后，手動微調一些 Amazon Lambda 配置

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9、為了讓 Amazon Lambda 通過 VPC 內網訪問 Amazon Redshift 集群，需要啟用 Amazon Lambda 的 VPC 設置，設置 VPC，子網與安全組，還需要在 Amazon Redshift 集群的安全組中設置入站規則，放行來自該 Amazon Lambda 安全組的訪問

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10、Lambda 函數：mcp-monitor，針對 Lambda 函數 mcp-monitor，需要配置一下 Amazon Redshift 的集群名稱，用于調用 Amazon CloudWatch API 查詢 Amazon Redshift 集群的監控數據

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11、Lambda 函數：mcp-cot，Lambda 函數 mcp-cot，本質上是一個極簡化的、沒有向量數據庫的 RAG 知識庫，知識庫文件存在 Amazon S3 上，然后通過 LLM 的一次推理完成召回與結果輸出

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12、配置 API 密鑰，為了考慮 Remote MCP 的訪問安全，還需要配置 Amazon API Gateway 的認證授權。Amazon API Gateway 支持多種方式的認證授權

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13、然后還需要針對 API 中的每個方法，設置需要 API 密鑰為是

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14、使用 Amazon Q Developer CLI 進行測試

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15、執行 Amazon Q Developer CLI 的客戶端，編輯 “.amazonq/mcp.json” 文件

{"mcpServers":{"redshiftserver":{"command": "npx","args":["mcp-remote","https://xxxx.execute-api.ap-southeast-1.amazonaws.com/dev/redshift/mcp/","--header","x-api-key:  you api key of api gateway"]},"cotserver":{"command": "npx","args":["mcp-remote","https://xxxx.execute-api.ap-southeast-1.amazonaws.com/dev/cot/mcp/","--header","x-api-key:  you api key of api gateway"]},"monitorserver":{"command": "npx","args":["mcp-remote","https://xxxx.execute-api.ap-southeast-1.amazonaws.com/dev/monitor/mcp/","--header","x-api-key:  you api key of api gateway"]}}
}

總結

本文聚焦基于亞馬遜云科技生態的 Amazon Redshift 智能運維體系搭建，以 CoT 思維鏈協調多 MCP 工具為核心，闡述 Amazon Q Developer CLI、API Gateway 和 MCPServer 對接多亞馬遜云科技服務架構及功能，再分步講解 EC2 環境部署、代碼配置、Lambda 與 API Gateway 構建等落地操作，最后經 Amazon Q Developer CLI 測試驗證，該體系借亞馬遜云科技特性實現功能解耦與擴展，為 Redshift 運維提供高效方案。

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