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patelketul1230

Enterprise Secure AWS MCP Server

by patelketul1230
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Python
Remote

エンタープライズ向けセキュア AWS Model Context Protocol (MCP) サーバー

AWS Lambda と API Gateway にデプロイされた本番グレードの Model Context Protocol (MCP) サーバー。100% Terraform IaC、ゼロトラスト IAM RBAC、そして OWASP LLM Top 10 防御ガードレールを備えています。

AWS アーキテクチャ概要

AWS Enterprise MCP Server Figma アーキテクチャ図

Related MCP server: MCP Airlock

機能

  • 標準 MCP 仕様: Anthropic Model Context Protocol (MCP) のツールディスカバリ (/mcp/tools) とツール実行 (/mcp/tools/call) を完全サポート。

  • IAM ロールベースアクセス制御 (RBAC): ロール (sre_read_only、security_auditor、sre_admin) に基づいてツール実行を制限します。

  • OWASP LLM02 防御: サブシェルのメタキャラクタインジェクション ([;&|'$]) をブロックするエッジサニタイゼーション。

  • OWASP LLM06 防御: AWS アクセスキー (AKIA...) と PII をスクラブする自動出力バッファレダクター。

  • インタラクティブな Web UI プレイグラウンド: http://localhost:8080 (make ui) で動作するダークモードのテストインターフェース。

  • アイドル時のクラウドコストゼロ: Terraform によるプロビジョニングで、単一コマンドのデプロイ (make deploy) と即時ティアダウン (make destroy) を実現。

Web UI プレイグラウンドデモ

以下は、RBAC アクセス拒否、コマンドインジェクション防御、および sre_admin ロールでのサーバー再起動の成功実行を示す、自動化された高解像度のインタラクティブデモです。

AWS MCP Server Web UI セキュリティテストデモ

前提条件とシステムセットアップ

プロジェクトをセットアップする前に、環境に Python 3.11+、Terraform、AWS CLI がインストールされていることを確認してください。

1. システム依存関係 (Linux / Ubuntu / Debian)

sudo apt update && sudo apt install python3-venv python3-pip terraform awscli -y

2. 環境セットアップ

リポジトリをクローンし、プロジェクトの依存関係を分離された仮想環境 (.venv) にインストールします:

git clone https://github.com/patelketul1230/aws-mcp-enterprise-server.git
cd aws-mcp-enterprise-server

# Create .venv and install dependencies
make install

リポジトリ構造

aws-mcp-enterprise-server/
├── docs/
│   ├── assets/                    # Centralized PNG images & HD animations
│   │   ├── mcp_aws_figma_architecture_diagram.png
│   │   ├── mcp_ui_testing_demo.webp
│   │   ├── mcp_ui_testing_demo.gif
│   │   ├── mcp_ui_playground_success_screenshot.png
│   │   ├── mcp_ui_playground_admin_success_screenshot.png
│   │   └── mcp_ui_playground_blocked_screenshot.png
│   ├── blogs/                     # 3 Medium Sub-Blogs ready for publication
│   │   ├── blog_1_1_mcp_decoded.md
│   │   ├── blog_1_2_mcp_rbac_python.md
│   │   └── blog_1_3_mcp_tool_poisoning.md
│   ├── architecture.md            # Figma diagrams & sequence flows
│   ├── 5w_and_how.md              # 5 Ws + 1 H problem statement & threat model
│   └── demo_execution.log         # Verified test execution log
├── src/
│   ├── clients/                   # AWS Bedrock Converse API integration client
│   ├── middleware/                # MCPSecurityValidator (RBAC & DLP)
│   ├── tools/                     # CloudWatch & Terraform tool modules
│   ├── ui/                        # Interactive Web UI Playground (index.html)
│   └── server.py                  # AWS Lambda & FastAPI server handler
├── terraform/                     # 100% Terraform IaC (API Gateway, IAM, Lambda)
├── tests/                         # Pytest suite & live verification scripts
├── Makefile                       # Lifecycle hooks (make deploy / make destroy / make ui)
└── README.md                      # Project documentation

クイックスタートガイド

1. 依存関係のインストール

make install

2. テストの実行

make test

3. AWS へのインフラストラクチャのデプロイ

make deploy

出力:

  • API エンドポイント: Terraform によって生成される動的出力

  • CloudWatch ロググループ: /aws/mcp/aws-mcp-enterprise-server-dev

4. インタラクティブな Web UI プレイグラウンドの起動

make ui

Web ブラウザで http://localhost:8080 を開き、ツール呼び出し、RBAC ロール、インジェクション防御を視覚的にテストしてください!

5. ターミナル (curl) でのテスト

# Health Check
curl -s <YOUR_API_ENDPOINT>/health

# Tool Discovery Catalog
curl -s <YOUR_API_ENDPOINT>/mcp/tools

# Valid Tool Call (CloudWatch Query)
curl -s -X POST <YOUR_API_ENDPOINT>/mcp/tools/call \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-User-Role: sre_read_only" \
  -d '{"tool_name": "query_cloudwatch_logs", "arguments": {"log_group": "/aws/lambda/payment-dev", "filter_pattern": "ERROR"}}'

# Command Injection Attack (Returns 403 Forbidden)
curl -s -X POST <YOUR_API_ENDPOINT>/mcp/tools/call \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-User-Role: sre_read_only" \
  -d '{"tool_name": "query_cloudwatch_logs", "arguments": {"log_group": "/aws/lambda/payment-dev; rm -rf /", "filter_pattern": "ERROR"}}'

6. AWS リソースのティアダウン

make destroy

技術ドキュメントリンク

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

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