学习 MCP 最快的方法不是先读协议，而是接入一个真实 server。本文用 AWS Documentation server 和 GitHub MCP server 做例子，说明依赖安装、mcp.json 配置、常见 tools 与使用方式，并补充自定义 MCP server 和更多 server 的发现路径。

Kiro CLI MCP 示例：从 AWS 文档和 GitHub server 开始上手

MCP 的抽象概念并不复杂：server 提供 tools，Kiro CLI 让 agent 在合适的时候调用这些 tools。真正需要注意的是安装方式、凭据管理和权限边界。下面从两个常用例子开始：AWS Documentation server 和 GitHub MCP server。

示例一：AWS Documentation server

AWS Documentation server 可以让 Kiro 直接检索、读取和推荐 AWS 文档。它适合云服务开发、排查配置项、确认 API 行为等场景。

能力范围

• 在所有 AWS 服务文档中搜索指定主题。
• 以 markdown 格式读取文档页面。
• 基于某篇文档获取相关内容推荐。

前置条件

先安装 Astral 的 uv。

macOS/Linux：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows PowerShell：

irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

然后安装 Python 3.10 或更新版本：

uv python install 3.10

macOS/Linux 配置

把下面内容写入 workspace 的 .kiro/settings/mcp.json，或合并到已有 mcpServers 中：

{
  "mcpServers": {
    "aws-docs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Windows 配置

Windows 下可以通过 uv tool run 启动对应可执行文件：

{
  "mcpServers": {
    "aws-docs": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest",
        "awslabs.aws-documentation-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

常见 tools

Tool Name	说明
mcp_aws_docs_search_documentation	搜索 AWS 文档中的特定主题
mcp_aws_docs_read_documentation	以 markdown 格式读取 AWS 文档页面
mcp_aws_docs_recommend	根据某篇文档推荐相关内容

使用方式示例

在 Kiro chat 中可以直接提出任务：

Search AWS documentation for S3 bucket policies

Read the AWS Lambda function URLs documentation

Find related content to AWS ECS task definitions

如果 agent 能看到 aws-docs server，它会根据任务选择合适的 tool。

示例二：GitHub MCP server

GitHub MCP server 允许 Kiro 访问 repository、issues、pull requests 等信息。它适合做仓库检索、issue 整理、PR 辅助和项目维护。

能力范围

• 读取 repository 信息，包括文件、commits、branches。
• 创建和管理 issues、pull requests。
• 在 GitHub repositories 中搜索内容。

前置条件

1. 安装 Docker：macOS 和 Windows 使用 Docker Desktop，Linux 使用 Docker Engine。
2. 创建 GitHub Personal Access Token：在 GitHub Settings > Developer settings > Personal access tokens（fine-grained）中创建，并只授予所需权限。

基础配置

在 workspace 目录创建或编辑 .kiro/settings/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
        "ghcr.io/github/github-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

注意不要把 token 明文写成 your-token-here 后提交到仓库。更推荐在 shell 或系统密钥管理工具中设置 GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN。

常见 tools

GitHub MCP server 的 tools 很多，可以按类别理解：

类别	Tool Name	说明
Repository Tools	search_repositories	搜索 GitHub repositories
Repository Tools	list_branches	列出 repository 分支
Issue Tools	list_issues	列出 repository issues
Issue Tools	update_issue	更新已有 issue
Issue Tools	add_issue_comment	给 issue 添加评论
Pull Request Tools	create_pull_request	创建 pull request

控制 toolsets

GitHub MCP server 会把能力组织成 toolsets。默认通常会启用所有 toolsets，但你可以通过环境变量收窄范围，例如只开放仓库、issue、PR、actions 等能力：

docker run -i --rm \
  -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=<your-token> \
  -e GITHUB_TOOLSETS="repos,issues,pull_requests,actions,code_security,experiments" \
  ghcr.io/github/github-mcp-server

生产或团队环境中，建议只启用当前工作流需要的 toolsets，避免 agent 获得过宽权限。

使用方式示例

Show me information about the tensorflow/tensorflow repository

Find examples of React hooks in facebook/react

Create an issue in my repository about the login bug

涉及写操作时，要特别关注 Kiro 的确认提示、token 权限和目标 repository，避免误改真实项目。

自定义 MCP server

当现有 server 不能覆盖你的内部流程时，可以自己实现 MCP server。

基本步骤：

1. 选择语言，例如 Python、Node.js。
2. 使用对应 MCP SDK 或库实现协议。
3. 定义 tools、输入参数和 description。
4. 打包并分发 server。
5. 在 Kiro CLI 的 mcp.json 中配置启动方式。

适合自定义 server 的场景包括内部知识库搜索、业务系统查询、公司专用发布流程、数据库只读分析等。

开发时可以参考：

• MCP Protocol Specification
• MCP Server Template（Python）
• MCP Server Template（Node.js）

其他常见 MCP server 类型

Database server

• PostgreSQL MCP Server：查询和管理 PostgreSQL 数据库。
• MongoDB MCP Server：与 MongoDB 数据库交互。

数据库类 server 风险较高，建议默认只读，必要时禁用写入、删除、迁移类 tools。

Development tools

• Docker MCP Server：管理 Docker containers 和 images。
• Kubernetes MCP Server：操作 Kubernetes clusters。

这类 server 可能影响本机或集群环境，配置前要明确权限边界。

去哪里找更多 MCP server

可以从这些地方发现更多 server：

• MCP Registry
• GitHub MCP Organization
• 在 npm 或 PyPI 中搜索 mcp-server

接入前建议先看维护活跃度、源码、issue、安全说明和所需权限。

下一步

• 阅读 MCP security 最佳实践，先把凭据和危险 tools 管住。
• 回到 MCP 入门，确认基础概念和配置入口。
• 深入 MCP 配置，整理团队可复用的配置模板。

常见问题

AWS Documentation server 需要 AWS 凭据吗？

用于搜索和读取公开 AWS 文档时通常不需要业务账号凭据。但具体 server 版本可能支持更多能力，仍建议以 server 官方说明为准。

GitHub token 应该给多大权限？

按最小权限原则授予。只读检索就不要给写 issue 或写 PR 的权限；只处理某个仓库就不要授权整个组织。

自定义 MCP server 一定要公开发布吗？

不需要。企业内部 server 可以只在内网或团队机器上分发，只要 Kiro CLI 能按配置启动或连接即可。