基于 CoT 思维链协调多 MCP 工具：依托亚马逊云科技服务打造全流程智能的 Amazon Redshift 运维体系

基于 CoT 思维链协调多 MCP 工具：依托亚马逊云科技服务打造全流程智能的 Amazon Redshift 运维体系

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新用户可获得高达 200 美元的服务抵扣金

亚马逊云科技新用户可以免费使用亚马逊云科技免费套餐（Amazon Free Tier）。注册即可获得 100 美元的服务抵扣金，在探索关键亚马逊云科技服务时可以再额外获得最多 100 美元的服务抵扣金。使用免费计划试用亚马逊云科技服务，最长可达 6 个月，无需支付任何费用，除非您选择付费计划。付费计划允许您扩展运营并获得超过 150 项亚马逊云科技服务的访问权限。

前言

本文介绍了依托亚马逊云科技生态，以 CoT 思维链协调多 MCP 工具，构建 Amazon Redshift 智能运维体系的方案 —— 解析 “前端接入 - 后端处理” 核心架构，详解从 EC2 环境准备、服务部署到安全配置的落地步骤，验证其在数据查询、指标监控、LLM 交互等场景的可用性，为 Redshift 运维提供高效技术路径。

Amazon Service 多场景交互与数据处理架构

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✅前端与接入层

  • Amazon Q Developer CLI：作为开发者命令行工具，用于与系统进行交互操作，方便开发者发起相关请求
  • Amazon API Gateway：承担 API 网关角色，接收来自 Amazon Q Developer CLI 的请求，通过 "Streamable Http"方式，将请求路由到不同的后端处理服务，起到请求分发与管理的作用，是客户端与后端服务间的桥梁

✅后端处理服务层

  • COT MCPServer：主要负责与大语言模型、会话及知识检索相关的任务。其中，会话数据存储在 Amazon DynamoDB；LLM 相关能力由 Amazon Bedrock 提供支持；知识检索则从 Amazon S3获取知识
  • Redshift MCPServer：专注于执行 SQL 操作，与 Amazon Redshift 交互，用于处理数据仓库中的数据查询与分析任务
  • Monitor MCPServer：用于查询指标，与 Amazon CloudWatch 配合，实现对系统运行状态等指标的监控与查询

✅整体流程与优势

整体流程为：开发者通过 Amazon Q Developer CLI 发起请求，经 API Gateway 路由到不同的 MCPServer，各 MCPServer 调用对应的亚马逊云科技服务完成相应功能，如 LLM 交互、数据查询、指标监控等。这种架构利用亚马逊云科技的各类托管服务，实现了功能的模块化与解耦，同时借助亚马逊云科技服务的高可用性、可扩展性等特性，保障系统稳定且能应对不同负载需求

MCP Server 服务架构

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该架构以亚马逊云科技服务为核心，通过 Amazon Q Developer CLI 与 Amazon API Gateway 实现前端交互与请求分发，由 COT、Redshift、Monitor 三类 MCPServer 分别对接 Amazon DynamoDB、Bedrock、S3，Amazon Redshift，Amazon CloudWatch 等服务，协同完成会话管理、大模型交互、知识检索、SQL 执行与指标监控等关键功能，借助亚马逊云科技服务的特性保障系统高效稳定运行。

前提准备：亚马逊云科技注册流程

Step.1 登录官网

登录亚马逊云科技官网，填写邮箱和账户名称完成验证（注册亚马逊云科技填写 root 邮箱、账户名，验证邮件地址，查收邮件填验证码验证，验证通过后设 root 密码并确认）

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Step.2 选择账户计划

选择账户计划，两种计划，按需选"选择免费计划 / 选择付费计划"继续流程

  • 免费（6 个月，适合学习实验，含$200抵扣金、限精选服务，超限额或到期可升级付费，否则关停）
  • 付费（适配生产，同享$200 抵扣金，可体验全部服务，抵扣金覆盖广，用完按即用即付计费）

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Step.3 填写联系人信息

填写联系人信息（选择使用场景，填联系人全名、电话，选择所在国家地区，完善地址、邮政编码，勾选同意客户协议，点击继续 进入下一步）

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Step.4 绑定信息

绑定相关信息，选择国家地区，点击"Send code"收验证码填写，勾选同意协议后，点击"验证并继续"进入下一步

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Step.5 电话验证

电话验证填写真实手机号，选择验证方式，完成安全检查，若选语音，网页同步显 4 位数字码，接来电后输入信息，再填收到的验证信息，遇问题超 10 分钟收不到可返回重试。

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Step.6 售后支持

售后支持：免费计划自动获基本支持，付费计划需选支持计划（各计划都含客户服务，可访问文档白皮书，按需选后点 “完成注册”，若需企业级支持可了解付费升级选项，确认选好即可完成整个注册流程 ）

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基于 CoT 协调多 MCP Tool — 智能运维 Redshift

1、准备一台 Amazon Linux 2023 的 EC2，设置 Amazon Credentials，并安装以下环境

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、下载解决方案所使用的代码

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

3、代码的整体目录结构如下所示

/
├── cot_mcpserver/ # CoT（Chain-of-Thought）MCP Server代码
├── monitor_mcpserver/ #获取 Amazon Redshift 监控指标的 MCP Server 代码
├── redshift_mcpserver/ # 访问Amazon Redshift的MCP Server代码
├── etc/ # 配置文件（如环境变量等）
├── iac/ # 基础设施的配置模板（SAM模板等）
├── layer/ # AWS Lambda Layer依赖及其说明
├── mcp_cli/ # 使用 Strands SDK，集成 Remote MCP 使用类似Amazon Q Developer CLI的功能
├── README.md # 项目说明文档
├── makefile # 构建与部署命令

4、配置环境变量，实施解决方案之前，需要先修改配置文件，修改环境变量

vim etc/environment.sh

配置文件中的主要参数如下：

  • Amazon Configuration：
    • PROFILE：Amazon CLI Profile 名称，若对 Amazon EC2 配置了 IAM Role，则可以忽略此选项
    • BUCKET：存储部署文件（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（默认值: “mcp==1.8.0″）
    • O_LAYER_ARN：Amazon Lambda Layer 的 ARN，需要在完成“make layer”命令后命令，获取 ARN，并更新该参数，再执行后续命令
  • API Gateway and Lambda Configuration：
    • P_API_STAGE：Amazon API Gateway 的部署阶段名称 （默认值：dev）
    • P_FN_MEMORY：Amazon Lambda 的内存大小 （默认值：128 MB）
    • P_FN_TIMEOUT：Amazon Lambda 的超时时间（默认值：30 秒）

5、构建 Lambda Layer，MCP Server 中的 python 代码会依赖一些第三方库，需要提前构建一个 Amazon Lambda Layer ，整个过程通过如下脚本自动完成

make layer

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6、构建 Amazon API Gateway+ Amazon Lambda，执行如下 Make 命令，通过 Amazon SAM CLI 进行 Amazon API Gateway + Amazon Lambda 的自动化创建

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7、亚马逊云科技 Console 中，看到已经创建好的 Amazon API Gateway 与 Amazon Lambda

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8、配置 Amazon Lambda，通过自动化手段创建了 Amazon API Gateway 后，手动微调一些 Amazon Lambda 配置

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9、为了让 Amazon Lambda 通过 VPC 内网访问 Amazon Redshift 集群，需要启用 Amazon Lambda 的 VPC 设置，设置 VPC，子网与安全组，还需要在 Amazon Redshift 集群的安全组中设置入站规则，放行来自该 Amazon Lambda 安全组的访问

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10、Lambda 函数：mcp-monitor，针对 Lambda 函数 mcp-monitor，需要配置一下 Amazon Redshift 的集群名称，用于调用 Amazon CloudWatch API 查询 Amazon Redshift 集群的监控数据

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11、Lambda 函数：mcp-cot，Lambda 函数 mcp-cot，本质上是一个极简化的、没有向量数据库的 RAG 知识库，知识库文件存在 Amazon S3 上，然后通过 LLM 的一次推理完成召回与结果输出

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12、配置 API 密钥，为了考虑 Remote MCP 的访问安全，还需要配置 Amazon API Gateway 的认证授权。Amazon API Gateway 支持多种方式的认证授权

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13、然后还需要针对 API 中的每个方法，设置需要 API 密钥为是

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14、使用 Amazon Q Developer CLI 进行测试

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15、执行 Amazon Q Developer CLI 的客户端，编辑 “.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"]}}
}

总结

本文聚焦基于亚马逊云科技生态的 Amazon Redshift 智能运维体系搭建，以 CoT 思维链协调多 MCP 工具为核心，阐述 Amazon Q Developer CLI、API Gateway 和 MCPServer 对接多亚马逊云科技服务架构及功能，再分步讲解 EC2 环境部署、代码配置、Lambda 与 API Gateway 构建等落地操作，最后经 Amazon Q Developer CLI 测试验证，该体系借亚马逊云科技特性实现功能解耦与扩展，为 Redshift 运维提供高效方案。

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