acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions

acuvity

AWS Step Functions MCP服务器，用于将状态机作为AI模型的工具执行，提供安全隔离的运行环境及与主流IDE、SDK的集成支持。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：acuvity仓库类型：镜像最近更新：8 个月前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可：

请先阅读并遵守：https://xuanyuan.cloud/agents.md

未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

https://acuvity.ai

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什么是mcp-server-aws-stepfunctions？

描述：AWS Step Functions MCP服务器，用于将状态机作为AI模型的工具执行。
由Acuvity打包并发布至其精选MCP服务器https://mcp.acuvity.ai，基于awslabs.stepfunctions-tool-mcp-server的原始https://github.com/awslabs/mcp/tree/HEAD/src/stepfunctions-tool-mcp-server构建。

快速链接：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/blob/main/mcp-server-aws-stepfunctions/docker/README.md#-clients-integrations
https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/blob/main/mcp-server-aws-stepfunctions/docker/README.md#-run-it-with-docker
https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-aws-stepfunctions/charts/mcp-server-aws-stepfunctions/README.md#how-to-install

构建背景

在https://acuvity.ai，安全是我们使命的核心——尤其是对于MCP服务器和智能体系统集成等关键系统。为满足这一需求，我们创建了安全可靠的Docker镜像，确保awslabs.stepfunctions-tool-mcp-server能够可靠、安全地运行。

🔐 核心安全特性

📦 隔离的不可变沙箱

特性	描述
隔离执行	所有工具在安全的容器化沙箱内运行，强制进程隔离，防止横向移动。
默认非root用户	遵循最小权限原则，减少潜在安全漏洞的影响。
只读文件系统	确保运行时不可变性，防止未授权修改。
版本固定	通过锁定工具和依赖版本，保证部署的一致性和可复现性。
CVE扫描	使用https://docs.docker.com/scout/持续扫描镜像中的已知漏洞，支持主动 mitigation。
SBOM与溯源	嵌入元数据和可追溯的构建信息，实现完整的供应链透明度。
容器签名（Cosign）	使用https://github.com/sigstore/cosign实现镜像签名，确保容器镜像的完整性和真实性。

🛡️ 运行时安全与防护

Minibridge集成：https://github.com/acuvity/minibridge建立安全的智能体到MCP连接，支持Rego/HTTP-based策略执行🕵️，简化编排。
ARC容器包含https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-aws-stepfunctions/docker/policy.rego，提供一系列运行时https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-aws-stepfunctions#️-guardrails以强化服务的安全、隐私和正确使用。以下是提供的防护列表：

防护措施	摘要
`resource integrity`	嵌入所有暴露资源的哈希值，确保其真实性，防止未授权修改，抵御供应链***和工具元数据的动态篡改。
`covert-instruction-detection`	检测请求中的隐藏或混淆指令。
`sensitive-pattern-detection`	标记暗示敏感数据或文件系统暴露的模式。
`shadowing-pattern-detection`	识别覆盖或影响其他工具描述的模式。
`schema-misuse-prevention`	强制输入数据严格遵守 schema 规范。
`cross-origin-tool-access`	控制对外部服务或API的调用。
`secrets-redaction`	防止凭据或敏感值暴露。
`basic authentication`	允许配置共享密钥以限制对MCP服务器的未授权访问，确保仅批准的客户端可连接。

这些控制确保了强大的运行时完整性，防止未授权行为，并为安全设计的系统操作提供基础。

[!NOTE] 默认情况下，除resource integrity外所有防护均关闭。您可单独启用或禁用每个防护，确保仅激活您环境所需的保护。

快速参考

维护者：

Acuvity团队（负责打包）
https://github.com/awslabs/mcp/tree/HEAD/src/stepfunctions-tool-mcp-server（负责原始源码应用）

获取帮助：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry
Acuvity社区***
https://github.com/awslabs/mcp/tree/HEAD/src/stepfunctions-tool-mcp-server

提交问题：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/issues
https://github.com/awslabs/mcp/tree/HEAD/src/stepfunctions-tool-mcp-server

支持架构：

amd64
arm64

基础镜像：

ghcr.io/astral-sh/uv:python3.12-alpine

资源：

https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-aws-stepfunctions/charts/mcp-server-aws-stepfunctions
https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-aws-stepfunctions/docker/Dockerfile

最新标签：

latest -> 1.0.0-0.1.18 -> 0.1.18
https://hub.docker.com/r/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions/tags

**使用https://github.com/sigstore/cosign验证签名**：

cosign verify --certificate-oidc-issuer "https://token.actions.githubusercontent.com" --certificate-identity "https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/.github/workflows/release.yaml@refs/heads/main" docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:latest
cosign verify --certificate-oidc-issuer "https://token.actions.githubusercontent.com" --certificate-identity "https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/.github/workflows/release.yaml@refs/heads/main" docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18
cosign verify --certificate-oidc-issuer "https://token.actions.githubusercontent.com" --certificate-identity "https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/.github/workflows/release.yaml@refs/heads/main" docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:1.0.0-0.1.18

📦 安装方法

[!TIP] mcp-server-aws-stepfunctions可部署于任意环境。

环境变量与密钥：

AWS_PROFILE 可选（未设置）
AWS_REGION 可选（未设置）
AWS_ACCESS_KEY_ID 可选（未设置）
AWS_SECRET_ACCESS_KEY 可选（未设置）
AWS_SESSION_TOKEN 可选（未设置）
STATE_MACHINE_PREFIX 可选（未设置）
STATE_MACHINE_LIST 可选（未设置）
STATE_MACHINE_TAG_KEY 可选（未设置）
STATE_MACHINE_TAG_VALUE 可选（未设置）
STATE_MACHINE_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY 可选（未设置）

更多信息与额外配置可参考https://github.com/awslabs/mcp/tree/HEAD/src/stepfunctions-tool-mcp-server。

🧰 客户端集成

以下是配置大多数使用MCP提升Copilot体验的客户端步骤：

[!NOTE] 这些集成在所有Minibridge模式下原生工作。为简洁起见，此处仅覆盖Docker本地运行设置。

Visual Studio Code

可通过以下"一键"链接快速开始：

全局范围

按下ctrl + shift + p并输入Preferences: Open User Settings JSON，添加以下部分：

json
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "acuvity-mcp-server-aws-stepfunctions": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "--read-only",
          "docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18"
        ]
      }
    }
  }
}

工作区范围

在工作区创建.vscode/mcp.json文件并添加以下部分：

json
{
  "servers": {
    "acuvity-mcp-server-aws-stepfunctions": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18"
      ]
    }
  }
}

传递密钥应使用https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-servers中描述的`promptString`输入类型。

Windsurf IDE

在~/.codeium/windsurf/mcp_config.json中添加以下部分：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-aws-stepfunctions": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18"
      ]
    }
  }
}

更多信息见https://docs.windsurf.com/windsurf/mcp。

Cursor IDE

将以下JSON块添加到您的MCP配置文件：

全局范围：~/.cursor/mcp.json
项目范围：.cursor/mcp.json

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-aws-stepfunctions": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18"
      ]  
    }
  }
}

更多信息见https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol。

Claude Desktop

在claude_desktop_config.json配置文件中添加以下部分：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-aws-stepfunctions": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--read-only",
        "docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18"
      ]
    }
  }
}

更多信息见https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp。

OpenAI Python SDK

本地运行

python
async with MCPServerStdio(
    params={
        "command": "docker",
        "args": ["run","-i","--rm","--read-only","docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18"]
    }
) as server:
    tools = await server.list_tools()

远程运行

python
async with MCPServerSse(
    params={
        "url": "http://<ip>:<port>/sse",
    }
) as server:
    tools = await server.list_tools()

更多信息见https://openai.github.io/openai-agents-python/mcp/。

🐳 通过Docker运行

本地STDIO模式

在客户端配置中设置：

命令：docker
参数：run -i --rm --read-only docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18

本地HTTP/sse模式

直接运行：

console
docker run -it -p 8000:8000 --rm --read-only docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:0.1.18

然后在您的应用/客户端中配置使用：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-aws-stepfunctions": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

不同工具可能需要使用不同端口。

远程WebSocket隧道与MTLS模式

本节假设您熟悉TLS和证书，需要：

包含正确DNS/IP字段的服务器证书（匹配工具部署）

用于签署客户端证书的client-ca

以backend模式启动服务器：
- 添加环境变量：-e MINIBRIDGE_MODE=backend
- 通过卷挂载TLS证书（推荐），例如/certs：-v $PWD/certs:/certs
- 指示minibridge使用这些证书：
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_CERT=/certs/server-cert.pem
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_KEY=/certs/server-key.pem
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_KEY_PASS=optional
  - -e MINIBRIDGE_TLS_SERVER_CLIENT_CA=/certs/client-ca.pem
本地以frontend模式启动minibridge：
- 获取对应OS的https://github.com/acuvity/minibridge二进制文件。

在客户端配置中，Minibridge像其他STDIO命令一样工作。例如Claude Desktop：

json
{
  "mcpServers": {
    "acuvity-mcp-server-aws-stepfunctions": {
      "command": "minibridge",
      "args": ["frontend", "--backend", "wss://<remote-url>:8000/ws", "--tls-client-backend-ca", "/path/to/ca/that/signed/the/server-cert.pem/ca.pem", "--tls-client-cert", "/path/to/client-cert.pem", "--tls-client-key", "/path/to/client-key.pem"]
    }
  }
}

Minibridge提供更多功能，详情见wiki。如有疑问，请随时联系！

☁️ 在Kubernetes上部署

使用Helm Charts部署

Chart设置要求

此Chart安装需要一些必填信息。

可选密钥：

AWS_ACCESS_KEY_ID：通过.value或.valueFrom设置为secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID
AWS_SECRET_ACCESS_KEY：通过.value或.valueFrom设置为secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY
AWS_SESSION_TOKEN：通过.value或.valueFrom设置为secrets.AWS_SESSION_TOKEN

可选环境变量：

AWS_PROFILE=""：通过env.AWS_PROFILE=""修改
AWS_REGION=""：通过env.AWS_REGION=""修改
STATE_MACHINE_PREFIX=""：通过env.STATE_MACHINE_PREFIX=""修改
STATE_MACHINE_LIST=""：通过env.STATE_MACHINE_LIST=""修改
STATE_MACHINE_TAG_KEY=""：通过env.STATE_MACHINE_TAG_KEY=""修改
STATE_MACHINE_TAG_VALUE=""：通过env.STATE_MACHINE_TAG_VALUE=""修改
STATE_MACHINE_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY=""：通过env.STATE_MACHINE_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY=""修改

安装方法

查看Chart的README：

console
helm show readme oci://docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions --version 1.0.0

查看可配置的values：

console
helm show values oci://docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions --version 1.0.0

通过Helm安装：

console
helm install mcp-server-aws-stepfunctions oci://docker.io/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions --version 1.0.0

默认情况下，MCP服务器可通过集群内的Kubernetes Service mcp-server-aws-stepfunctions在端口8000上通过http/sse访问。您可通过values.yaml的service部分修改此设置。

监控方法

部署将创建带有healthPort的Kubernetes服务，用于存活探针和就绪探针。该健康端口也可用于监控栈，并在/metrics路径下暴露指标。更多设置和运行时安全（包括防护激活）详情见完整Chart https://github.com/acuvity/mcp-servers-registry/tree/main/mcp-server-aws-stepfunctions/charts/mcp-server-aws-stepfunctions/README.md。

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镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 mcp-server-aws-stepfunctions 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull acuvity/mcp-server-aws-stepfunctions:<标签>

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