AWS DevOps Study KB
AWS DevOps Study KB
Самостоятельно размещаемая база знаний памяток для подготовки к экзамену AWS DevOps Engineer Professional — заметки пишете не вы, а ваш ИИ-агент. Задайте Claude, OpenWebUI или любому другому агенту учебный вопрос («в чём базовая разница в производительности между gp3 и io2 и когда что выбрать?»), и он сохранит здесь хорошо структурированную памятку с тегами как побочный эффект ответа — с опорой на официальную документацию AWS, если он также подключён к AWS Knowledge MCP server. Спросите снова на следующей неделе — и агент найдёт памятку вместо того, чтобы заново выводить ответ.
Никаких папок, никакой ручной организации — каждая памятка плоская, с тегами и полнотекстовым поиском. Веб-интерфейс по замыслу только для чтения: все записи выполняют агенты.
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..."Как это работает
Один сервис на Node.js/TypeScript предоставляет одно и то же хранилище памяток тремя способами, поэтому он совместим с любым вашим ИИ-клиентом:
MCP (
/mcp, streamable-HTTP) — для Claude Code, Claude Desktop, OpenWebUI или любого другого MCP-нативного клиента. Инструменты:create_memo,search_memos,get_memo,list_tags,update_memo,delete_memo.REST + OpenAPI (
/api/v1/*, спецификация по адресу/openapi.json) — для агентных фреймворков и ботов, которые работают только с вызовами инструментов OpenAPI/REST (пользовательские GPT Actions, LibreChat, собственный Telegram-бот и т. д.).Web UI (
/) — представление только для чтения с просмотром, поиском и фильтром по тегам для вас, защищённое простым входом через cookie-сессию. Форм создания/редактирования нет вообще — это не упущение, в этом суть.
Все три — тонкие адаптеры поверх одного сервиса на базе SQLite (поиск — полнотекстовый FTS5 + фильтрация по тегам), поэтому между тем, что видит MCP-клиент, и тем, что видит REST-клиент, не может возникнуть расхождений — подробнее об архитектуре см. в CLAUDE.md.
Related MCP server: OmniHub
Быстрый старт
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:8000Сгенерируйте настоящие секреты, а не оставляйте заполнители из .env.example:
openssl rand -hex 32 # → API_BEARER_TOKEN
openssl rand -hex 32 # → SESSION_COOKIE_SECRETДля постоянного развёртывания, доступного из интернета (чтобы к нему мог обратиться и облачный агент, и Telegram-бот), см. docs/deployment.md — Docker Compose + Cloudflare Tunnel, без необходимости открывать входящие порты.
Подключение ИИ-агента
Каждому потребителю нужен bearer-токен из .env (API_BEARER_TOKEN) в виде Authorization: Bearer <token>. Выберите путь, который подходит вашему клиенту.
MCP-клиенты (Claude Code, Claude Desktop, OpenWebUI, …)
Claude Code, при работающем развёртывании:
claude mcp add --transport http aws-devops-study-kb https://<your-host>/mcp \
--header "Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN>"Claude Desktop или любой клиент, настраиваемый через JSON-блок mcpServers:
{
"mcpServers": {
"aws-devops-study-kb": {
"type": "http",
"url": "https://<your-host>/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <API_BEARER_TOKEN>" }
}
}
}OpenWebUI: добавьте его как сервер MCP-инструментов (Настройки → Инструменты) с тем же URL и заголовком, если ваша версия OpenWebUI поддерживает MCP нативно.
После подключения поле MCP instructions сервера (автоматически читается клиентами, которые его поддерживают) уже подталкивает модель искать перед ответом и сохранять памятки без дополнительной команды — см. docs/agent-persona.md, если вы хотите сделать это поведение явным и надёжным через системный промпт, а не полагаться на то, что клиент его подхватит.
Клиенты с вызовом инструментов через OpenAPI/REST
Для всего, что импортирует спецификацию OpenAPI, а не говорит на MCP (пользовательские GPT Actions, LibreChat, собственный бот):
URL спецификации:
https://<your-host>/openapi.json(защищён bearer-токеном — получайте его с заголовком)Статическая копия сохранена в
openapi/generated.json, если вашему клиенту нужен файл, а не получение по сети (перегенерируйте с помощьюnpm run generate:openapiпосле любого изменения схемы).Каждый вызов требует тот же заголовок
Authorization: Bearer <API_BEARER_TOKEN>.
Соглашение о тегах
Папок нет — теги являются единственной организующей структурой, поэтому агенты должны использовать их согласованно. exam:<domain> для 6 доменов экзамена AWS DevOps Pro, плюс свободные теги тем (ebs, s3, codepipeline, …). Полное соглашение и то, где оно применяется/документируется для агентов, — в docs/tag-conventions.md.
Разработка
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)Полное описание архитектуры (почему SQLite+FTS5, зачем один общий сервисный слой, модель аутентификации, известные подводные камни) — в CLAUDE.md, если вы расширяете этот проект.
Лицензия
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- Alicense-qualityDmaintenanceSelf-hosted semantic memory for AI agents. Save worklogs, decisions, and notes via MCP, then recall them across sessions by meaning rather than keyword. Backed by Postgres + pgvector with local embeddings (multilingual-e5-base).1MIT
- Alicense-qualityBmaintenanceA local-first MCP server for personal memory management, enabling AI agents to store, search, and retrieve developer insights with offline semantic search and auto-categorization.263MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceXMemo is a secure, user-owned memory substrate and context engine for AI agents, CLIs, IDEs, and LLM workspaces. Exposed over Streamable HTTP MCP, it empowers agents with cross-session memory, task continuity, and personalized context. Key Features: * Personalized Context: Stores and recalls developer preferences, project guidelines, and coding patterns via semantic vector search. * Agent Daily Me42813412MIT
- Alicense-qualityAmaintenanceA self-hosted Markdown knowledge base and Agent Harness with an MCP server that enables AI agents to read and write notes, providing persistent memory and a shared workspace for multi-agent collaboration.MIT
Related MCP Connectors
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
Cross-AI personal memory. Save once in ChatGPT, recall in Claude, Mistral, Grok, or any MCP client.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/rez-f/aws-devops-study-kb'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server