floci-mcp

MCP 服务器，让 AI 代理能够在本地 Floci 实例上部署和管理 AWS 形态的资源——"使用这些参数启动一个 EC2 实例"，"创建一个 S3 存储桶和一个 DynamoDB 表"，等等。

功能

Floci 在 http://localhost:4566 上模拟 76 个 AWS 服务。floci-mcp 将该端点以三个工具的形式暴露给任何兼容 MCP 的客户端：

• aws_call(service, action, params) — 对 Floci 调用任何 AWS API 操作（任何服务、任何操作）。这是核心工具：由于它是对 AWS API 的薄透传，因此无需为每个操作手工构建工具即可覆盖全部 76 个服务。

• floci_status() — 检查 Floci 是否可达。

• floci_inventory() — 在一次调用中汇总当前在 S3、DynamoDB、Lambda、EC2、SQS、SNS、ECS 和 RDS 上部署的内容。

Related MCP server: AWS MCP Server

前提条件

• Python 3.10+

• 正在运行的 Floci 实例——有关 floci start 或 Docker 设置，请参阅 Floci README。

安装

从克隆安装（尚未发布到 PyPI）：

git clone https://github.com/Awilliv/floci-mcp.git
cd floci-mcp
pip install -e .

一旦发布到 PyPI：

pip install floci-mcp

配置

环境变量，全部可选：

使用示例

注册到 MCP 客户端后，可以这样向代理提问：

"使用 ami-00000000 启动一个 t3.micro 实例类型的 EC2 实例"

"创建一个名为 reports 的 S3 存储桶和一个名为 users 的 DynamoDB 表，分区键为 id"

代理通过 aws_call 驱动这些操作——它已经知道 AWS API 参数形状，因此无需为每个服务提供工具即可工作。

注册到 MCP 客户端

Claude Code

在此显式设置 AWS_ACCESS_KEY_ID/AWS_SECRET_ACCESS_KEY（而不是依赖启动 shell 的环境）可以避免在您在其他地方导出了真实 AWS 凭据时意外使用它们签署请求。

claude mcp add floci -- floci-mcp

或者添加到 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "floci": {
      "command": "floci-mcp",
      "env": {
        "FLOCI_ENDPOINT_URL": "http://localhost:4566",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "test",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "test"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "floci": {
      "command": "floci-mcp",
      "env": {
        "FLOCI_ENDPOINT_URL": "http://localhost:4566",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "test",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "test"
      }
    }
  }
}

Open WebUI（通过 mcpo）

Open WebUI 使用 OpenAPI/工具调用，而不是直接使用 MCP。使用 mcpo 作为 floci-mcp 的前端，将其暴露为 OpenAPI 服务器：

pip install mcpo
mcpo --port 8000 -- floci-mcp

然后在 Open WebUI 中，转到 设置 → 工具 → 添加工具服务器，并添加 http://localhost:8000。mcpo 会将环境变量传递给其启动的 floci-mcp 进程，因此在启动 mcpo 之前，请在运行它的 shell 中设置 FLOCI_ENDPOINT_URL 等。

开发

pip install -e ".[test]"
pytest

tests/test_integration.py 中的集成测试需要正在运行的 Floci 实例，当无法访问时会自动跳过。

许可证

MIT