AWS DevOps Study KB

Una base de conocimiento de memos autoalojada para la preparación del examen profesional de AWS DevOps Engineer — no escribes las notas tú, las escribe tu agente de IA. Pregunta a Claude, OpenWebUI o cualquier otro agente una pregunta de estudio ("¿cuál es la diferencia de rendimiento base entre gp3 e io2, y cuándo elegiría cada uno?"), y guarda un memo bien estructurado y etiquetado aquí como efecto secundario de responder — basado en la documentación oficial de AWS si también está conectado al servidor MCP de AWS Knowledge. Pregunta de nuevo la próxima semana y el agente encuentra el memo en lugar de volver a derivar la respuesta.

Sin carpetas, sin organización manual: cada memo es plano, etiquetado y buscable a texto completo. La interfaz web es de solo lectura por diseño: los agentes son dueños de todas las escrituras.

you: "explain EBS volume types, baseline performance, and when to pick each"
agent: [searches this KB — nothing found] [answers, grounded in AWS docs] [saves a memo,
        tagged ebs, storage, exam:resilient-cloud-solutions]

 ...two weeks later...

you: "remind me about EBS gp3 vs io2"
agent: [searches this KB — finds the memo] "Yep, saved this one already — gp3 baseline is
        3,000 IOPS / 125 MiB/s regardless of size..."

Cómo funciona

Un servicio Node.js/TypeScript expone el mismo almacén de memos de tres maneras, para que funcione con lo que hable tu cliente de IA:

• MCP (/mcp, streamable-HTTP) — para Claude Code, Claude Desktop, OpenWebUI o cualquier otro cliente nativo de MCP. Herramientas: create_memo, search_memos, get_memo, list_tags, update_memo, delete_memo.

• REST + OpenAPI (/api/v1/*, especificación en /openapi.json) — para marcos de agentes y bots que solo hacen llamadas a herramientas OpenAPI/REST (acciones personalizadas de GPT, LibreChat, un bot de Telegram casero, etc.).

• Interfaz web (/) — vista de solo lectura para navegar/buscar/filtrar por etiquetas, protegida por un simple inicio de sesión con sesión de cookies. No existen formularios de creación/edición en absoluto — no es un descuido, es el punto.

Los tres son adaptadores delgados sobre un único servicio respaldado por SQLite (la búsqueda es FTS5 de texto completo + filtrado por etiquetas), por lo que nada puede desviarse entre lo que ve un cliente MCP y lo que ve un cliente REST — consulta CLAUDE.md para más detalles sobre la arquitectura.

Related MCP server: OmniHub

Inicio rápido

git clone <this-repo-url>
cd aws-devops-study-kb
cp .env.example .env        # fill in API_BEARER_TOKEN and SESSION_COOKIE_SECRET (see below)
npm install
npm run dev                 # http://localhost:8000

Genera secretos reales en lugar de dejar los marcadores de posición de .env.example:

openssl rand -hex 32   # → API_BEARER_TOKEN
openssl rand -hex 32   # → SESSION_COOKIE_SECRET

Para un despliegue persistente y accesible desde Internet (para que un agente alojado en la nube o un bot de Telegram también puedan alcanzarlo), consulta docs/deployment.md — Docker Compose + un túnel de Cloudflare, sin necesidad de abrir puertos de entrada.

Conecta un agente de IA

Cada consumidor necesita el token de portador de .env (API_BEARER_TOKEN) como Authorization: Bearer <token>. Elige la ruta que coincida con tu cliente.

Clientes MCP (Claude Code, Claude Desktop, OpenWebUI, …)

Claude Code, contra un despliegue en ejecución:

claude mcp add --transport http aws-devops-study-kb https://<your-host>/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN>"

Claude Desktop o cualquier cliente configurado mediante un bloque JSON mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "aws-devops-study-kb": {
      "type": "http",
      "url": "https://<your-host>/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <API_BEARER_TOKEN>" }
    }
  }
}

OpenWebUI: agrégalo como servidor de herramientas MCP (Configuración → Herramientas) con la misma URL + encabezado, si tu versión de OpenWebUI tiene soporte nativo de MCP.

Una vez conectado, el campo instructions de MCP del servidor (leído automáticamente por los clientes que lo respetan) ya empuja al modelo a buscar antes de responder y guardar memos sin que se le pida — consulta docs/agent-persona.md si quieres hacer ese comportamiento explícito y confiable mediante un prompt de sistema en lugar de depender de que el cliente lo capte.

Clientes de llamada a herramientas OpenAPI/REST

Para cualquier cosa que importe una especificación OpenAPI en lugar de hablar MCP (acciones personalizadas de GPT, LibreChat, un bot personalizado):

• URL de la especificación: https://<your-host>/openapi.json (protegida con token de portador — obténla con el encabezado)

• Se incluye una copia estática en openapi/generated.json si tu cliente necesita un archivo en lugar de una obtención en vivo (regenera con npm run generate:openapi después de cualquier cambio de esquema).

• Cada llamada necesita el mismo encabezado Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN>.

Convención de etiquetas

No hay carpetas: las etiquetas son la única estructura organizativa, por lo que los agentes deben usarlas de manera consistente. exam:<domain> para los 6 dominios del examen AWS DevOps Pro, más etiquetas de tema libres (ebs, s3, codepipeline, …). Convención completa, y dónde se aplica/documenta para los agentes, en docs/tag-conventions.md.

Desarrollo

npm test              # vitest — memoService, REST API, and MCP tool round-trips
npm run typecheck      # tsc --noEmit
npm run build           # compiles to dist/ (used by the Docker image)

Consulta CLAUDE.md para la descripción completa de la arquitectura (por qué SQLite+FTS5, por qué una capa de servicio compartida, el modelo de autenticación, problemas conocidos) si vas a extender esto.

Licencia

MIT