敏捷數據開發實踐：基于 Amazon Q Developer + Remote MCP 構建本地與云端 Amazon Redshift 交互體系

敏捷數據開發實踐：基于 Amazon Q Developer + Remote MCP 構建本地與云端 Amazon Redshift 交互體系

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

數據驅動的開發場景中，本地工具與云端數據庫的高效交互是提升效率的關鍵。本文聚焦 Amazon Q Developer + Remote MCP 訪問 Amazon Redshift 方案，通過搭建 “本地 CLI - 中間服務 - 云端數據庫” 鏈路，實現自然語言轉 SQL 執行、內網安全訪問等能力，幫助開發者簡化 Redshift 數據查詢流程，構建敏捷、可擴展的云端數據操作體系，適配快速迭代的開發需求

技術架構

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本地環境中，Amazon Q Developer CLI 作為操作入口，向 MCP Server（stdio）發起請求，MCP Server 接收后，執行 SQL 語句并與 Amazon Redshift 數據庫交互，構建起 “本地工具 - 中間服務 - 云端數據庫” 的簡潔數據處理鏈路，實現本地對云端數據庫的操作與數據交互

  • 操作鏈路精簡高效：本地通過 Amazon Q Developer CLI 直連 MCP Server，省去復雜中間環節，快速觸發 SQL 執行流程，降低操作延遲，讓開發側與服務端交互更敏捷，提升日常數據操作效率
  • 精準的數據交互閉環：清晰構建 “本地工具 → 中間服務 → 云端數據庫” 的交互路徑，MCP Server 精準承接 CLI 指令并執行 SQL，保障數據操作精準觸達，讓本地開發對云端數據的讀寫、查詢等需求，能穩定、直接地落地執行
  • 架構輕量易維護：整體架構聚焦核心功能，以最少組件實現 “本地 - 服務端 - 云端數據庫” 連通，無冗余設計。后續運維只需關注 CLI 工具、MCP Server 及 Redshift 交互邏輯，降低系統復雜度與維護成本，適配快速迭代的開發場景

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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Amazon Q Developer+Remote MCP 訪問 Amazon Redshift

1、集成 Local MCP Server，創建 Python 虛擬環境

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# Create a new directory for your project (you've already done this)
uv init redshift
cd redshift# Create a Python 3.12 virtual environment
uv venv # Activate the virtual environment
source .venv/bin/activate# Install dependencies
uv add mcp fastmcp redshift_connector# Create our server file
touch redshift.py

2、準備 Local MCP Server 的 Python 代碼 redshift.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.types import TextContent
from mcp.types import Resource, ResourceTemplate, Tool, TextContent
import redshift_connector
import osmcp = FastMCP(name="redshift", stateless_http=True)
REDSHIFT_CONFIG = {"host": os.environ['REDSHIFT_HOST'],"port": int(os.environ['REDSHIFT_PORT']),"database": os.environ['REDSHIFT_DATABASE'],"user": os.environ['REDSHIFT_USER'],"password": os.environ['REDSHIFT_PASSWORD']
}def _execute_sql(sql:str):with redshift_connector.connect(**REDSHIFT_CONFIG) as conn:conn.autocommit = Truewith conn.cursor() as cursor:try:cursor.execute(sql)columns = [desc[0] for desc in cursor.description]rows = cursor.fetchall()result = [",".join(map(str, row)) for row in rows]return [TextContent(type="text", text="\n".join([",".join(columns)] +  result ))]except Exception as e:return [TextContent(type="text", text=f"Error executing query: {str(e)}")]return None@mcp.tool()
def execute_sql(sql: str) :"""Execute a SQL Query on the Redshift clusterArgs:sql: The SQL to Execute"""return _execute_sql(sql)@mcp.tool()
def get_schemas(schema: str) :"""Get all tables in a schema from redshift databaseArgs:schema: the redshift schema"""sql = f"""SELECT table_name FROM information_schema.tablesWHERE table_schema = '{schema}'GROUP BY table_nameORDER BY table_name"""return _execute_sql(sql)@mcp.tool()
def get_table_ddl(schema: str, table:str) :"""Get DDL for a table from redshift databaseArgs:schema: the redshift schema nametable: the redshift table name"""sql = f"""show table {schema}.{table}"""return _execute_sql(sql)
if __name__ == "__main__":# Initialize and run the servermcp.run(transport='stdio')

3、通過 vim .amazonq/mcp.json 編輯 MCP Server 配置

{"mcpServers": {"redshiftserver": {"timeout": 60,"command": "uv","args": ["--directory","/path/redshift","run","redshift.py"],"env": {"RS_HOST": "your_redshift_cluster_host","RS_DATABASE": "default_is_dev","RS_SCHEMA": "default_is_public","RS_USER": "your_redshift_user","RS_PASSWORD": "your_redshift_password"},"transportType": "stdio"}}
}

4、運行 Amazon Q Developer CLI，列出當前的 MCP Tools

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5、輸入自然語言查詢數據：查看 Redshift 中客戶表的數據條數，Amazon Q Developer CLI 將其轉換為 SQL 并執行，獲取到查詢結果

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6、需要為 Amazon Lambda 函數構建 Layer，將相關依賴包放入 Layer 當中，通過如下腳本構建 zip 包，并上傳至 S3 中

#!/bin/bash
mkdir -p layer_build
cd layer_buildcat > requirements.txt << EOL
fastapi==0.115.12
fastmcp==2.3.0
mcp==1.8.0
pydantic==2.11.4
uvicorn==0.34.2
redshift_connector
EOLpython3.12 -m venv create_layer
source create_layer/bin/activate
pip install -r requirements.txt
mkdir python
cp -r create_layer/lib python/
zip -r layer_content.zip python

7、創建 Amazon Lambda Layer

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8、創建 Amazon Lambda 函數，創建用于部署 MCP Server 的 Amazon Lambda 函數

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9、為了讓 Amazon Lambda 函數通過內網訪問 Amazon Redshift 集群，需要設置 Amazon Lambda 函數的 VPC 、子網和安全組，并配置 Amazon Redshift 集群的安全組入站規則，允許來自 Amazon Lambda 函數安全組的訪問

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10、創建 Amazon API Gateway

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11、使用 Amazon Q Developer CLI 進行測試

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

Amazon Q 介紹

Amazon Q 是一款生成式人工智能助手，專為企業和開發者打造，能改變組織工作模式。它整合多方數據，以自然語言交互，覆蓋軟件開發、商業智能分析、客戶服務及供應鏈管理等領域，為員工提供專業功能，加速任務完成，深入洞察數據

  • 專業領域賦能：為軟件開發人員、商業智能分析師等不同崗位人員提供針對性功能。比如開發者版可助力編碼、測試、部署及故障排查等全流程任務；在商業智能方面，能讓業務分析師用自然語言快速構建 BI 儀表板
  • 安全隱私保障：嚴格遵循身份、角色和權限體系，用戶無法通過它訪問原本無權接觸的數據。其管理控件支持自定義授權，數據在傳輸和存儲時均加密，且不會利用企業數據訓練基礎模型，確保企業數據安全與隱私
  • 廣泛系統集成：內置超 40 個連接器，可連接如 Amazon S3、Salesforce、Google Drive 等常用企業應用和文檔存儲庫，還能為內部 Intranets 等構建自定義連接器，打破數據孤島，綜合各類信息為用戶提供服務

總結

本文圍繞 Amazon Q Developer + Remote MCP 訪問 Amazon Redshift 方案，構建了從本地開發到云端部署的完整數據交互體系。通過搭建 “本地 CLI - MCP Server - 云端數據庫” 鏈路，實現自然語言轉 SQL 執行的敏捷開發體驗；結合 Lambda Layer、VPC 配置及 API Gateway，完成 MCP Server 遠程化部署與內網安全訪問。方案以精簡架構提升數據操作效率，以安全配置保障鏈路可靠，為開發者提供了一套適配快速迭代需求的 Redshift 云端數據操作實踐指南。

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