#198MCP-сервер

Amazon SageMaker AI MCP Server

Управляет кластерами SageMaker HyperPod на EKS или Slurm

Сохранить Перейти на сайт ↗

Место

#198

из 443 · по скачиваниям за неделю

Скачивания за неделю

npm + PyPI, последние 7 дней

Добавьте в свой клиент

Официальный

Установка

uvx awslabs.sagemaker-ai-mcp-server@latest

mcpServers

{
  "mcpServers": {
    "sagemaker-ai-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.sagemaker-ai-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

Транспорт: stdio
Среда выполнения: Python
Аутентификация: Требуется
Лицензия: Apache-2.0

Репозиторийhttps://github.com/awslabs/mcp

AWS поставляет этот сервер в монорепозитории awslabs MCP, причём его текущая область применения уже, чем следует из названия: инструменты предназначены для развёртывания кластеров SageMaker HyperPod, управления узлами и операциями жизненного цикла в Amazon EKS или Slurm. Изменяющие операции доступны только с флагом --allow-write, а чтение журналов и событий кластера — с --allow-sensitive-data-access, поэтому по умолчанию агент получает доступ к инфраструктуре обучения только для чтения. Сервер использует обычный профиль AWS CLI и запускается через uvx на Python 3.10 или новее.