Ejecute migraciones con el AWS Transforme el servidor MCP

El servidor AWS Transform Model Context Protocol (MCP) le permite planificar y ejecutar migraciones desde cualquier MCP-compatible cliente, como Kiro, Claude Code, Cursor o Cline, sin salir del entorno de desarrollo. El MCP es una interfaz estandarizada que proporciona al asistente de IA de su cliente acceso contextual y en tiempo real a sus espacios de trabajo y trabajos de Transform. AWS Con ella, puedes crear espacios de trabajo, crear empleos migratorios, responder a tareas rutinarias y descargar artefactos a través del lenguaje natural.

El servidor MCP expone todo el ciclo de vida de la migración: descubrimiento del entorno de origen, planificación de la migración, conexión de los destinos, Cuenta de AWS migración de la red, configuración de landing zone y realojamiento del servidor. Se ejecuta como un proceso local lanzado por su cliente MCP y se comunica con AWS Transform a través de HTTPS saliente. El cliente MCP es el proceso que ejecuta el servidor, como Kiro o Claude Code. El asistente de IA es la experiencia modelo en ese cliente al que le envías las instrucciones. Para obtener una introducción general a las herramientas para desarrolladores de AWS Transform, como Kiro Power, los complementos de agente y el complemento IDE, consulte. Herramientas para desarrolladores

Instalación del servidor MCP

Los complementos Kiro Power y el agente instalan el servidor MCP automáticamente. Instale el servidor MCP manualmente solo si quiere usarlo sin un Kiro Power o un complemento de agente.

Configuración del AWS Transforme el servidor MCP

Antes de empezar, asegúrese de que tiene lo siguiente:

• Python 3.10 o posterior.

• Una cuenta de AWS Transform con acceso de inquilino. Para obtener información sobre la configuración de AWS Transform, consulteIntroducción al AWS Transformar.

• Un MCP-compatible cliente, como Kiro, Claude Code, Claude Desktop, Cursor o Cline.

Instale el servidor MCP

Puede instalar el servidor AWS Transform MCP desde PyPI como. awslabs.aws-transform-mcp-server En los siguientes ejemplos se ejecuta el servidor con. uvx

Código Claude

claude mcp add awslabs.aws-transform-mcp-server -- uvx awslabs.aws-transform-mcp-server@latest

Kiro, Cursor, VS Code, Cline y Claude Desktop () macOS/Linux

Añada lo siguiente al archivo de configuración MCP de su cliente. Para Kiro, utilice. ~/.kiro/settings/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-transform-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-transform-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Windows

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-transform-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "awslabs.aws-transform-mcp-server@latest",
        "awslabs.aws-transform-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_REGION": "us-east-1"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}

Para obtener detalles de configuración para su cliente MCP específico, consulte el archivo README de aws-transform-mcp-server en. GitHub

Configure las variables de entorno

Puede establecer las siguientes variables de entorno en el env bloque de la configuración de su cliente MCP.

Variable	Description (Descripción)
AWS_REGION	Región de AWS Se utiliza para las llamadas a la API del plano de control. El valor predeterminado es la región del perfil y, a continuación, EE. UU. Este (Virginia del Norte).
AWS_PROFILE	El perfil de credenciales utilizado para las herramientas del plano de control. Si no se establece, pasa por la cadena de credenciales estándar.
FASTMCP_LOG_LEVEL	El nivel de registro (DEBUG, INFOWARNING, oERROR). El valor predeterminado es INFO.
AWS_TRANSFORM_MCP_WRITE_DIR	El directorio base al que se limitan las descargas de artefactos. La ruta de descarga debe resolverse dentro de este directorio. Si su cliente lanza el servidor fuera de un shell, defina esta variable para que las descargas de artefactos tengan un destino válido.

Autenticación

La mayoría de las herramientas de MCP utilizan la autenticación mediante API web (inicio de sesión en el navegador). La accept_connector herramienta también requiere AWS credenciales, que el servidor detecta automáticamente. AWS Transform admite los siguientes métodos de autenticación.

Centro de identidad de IAM (SSO)

Pida al asistente de IA que «Configure AWS Transform with SSO». El asistente solicita la URL de inicio del centro de identidad de IAM y abre el navegador para iniciar sesión. A continuación, el servidor guarda sus credenciales de forma local y las carga automáticamente cuando lo reinicia. Re-run esta configuración cuando las herramientas devuelven errores de autenticación.

rol de IAM

Su entorno proporciona AWS las credenciales automáticamente. Defina AWS_PROFILE la configuración de su cliente MCP para seleccionar un perfil específico.

Para obtener más información sobre cómo configurar la autenticación para AWS Transform, consulte los requisitos previos que aparecen anteriormente en este tema.

Compruebe la conexión

Tras instalar y configurar el servidor, reinicie el cliente MCP. A continuación, pida al asistente de IA que «compruebe el estado de mi conexión con AWS Transform». Una respuesta correcta confirma que el servidor está instalado, configurado y autenticado.

Utilización AWS Transfórmese para migraciones mediante MCP

Con el servidor MCP conectado, puede impulsar la migración hablando con el asistente de IA en lenguaje natural. El asistente llama a las herramientas de AWS Transform MCP en su nombre para gestionar los espacios de trabajo, iniciar tareas de migración, responder a tareas informales y recuperar artefactos. Una migración típica sigue estas etapas.

Para ejecutar una migración a través del servidor MCP

1. Cree o seleccione un espacio de trabajo. Un espacio de trabajo es un contenedor lógico para uno o más trabajos de migración. El espacio de trabajo determina Región de AWS dónde se encuentran sus trabajos, los datos de descubrimiento y las recomendaciones de AWS Transform. Pide al asistente que cree un espacio de trabajo o que enumere los espacios de trabajo existentes.

2. Crea e inicia un trabajo de migración. Pídale al asistente que cree un trabajo de migración. El asistente descubre los agentes disponibles y comienza el trabajo. Para obtener información sobre los tipos de trabajo de migración y los pasos que incluye cada uno de ellos, consulteTipos de trabajo.

3. Ejecute Discovery. Cargue su inventario de servidores locales para que AWS Transform pueda analizarlo, deduplicarlo y validarlo. Para obtener información sobre las fuentes y los formatos de datos de descubrimiento compatibles, consulte. Descubra los datos de origen

4. Cree el plan de migración. Trabaje con el asistente para evaluar y analizar su inventario, agrupar los servidores en aplicaciones, generar grupos de movimientos y crear oleadas de migración. Puede hacer preguntas sobre su entorno y modificar el plan en cualquier momento. Para obtener más información, consulte Crea un plan de migración.

5. Conecta tu cuenta objetivo. Cree un conector y pida a un administrador del destino que lo Cuenta de AWS apruebe para que AWS Transform pueda implementar la infraestructura, migrar redes y realojar servidores. Para obtener más información, consulte Connect target Cuenta de AWS s y regiones.

6. Migre la red, cree la landing zone y realoje los servidores. Pídale al asistente que ejecute los pasos de ejecución restantes de su plan de trabajo.

7. Responda a las tareas informadas por un humano. AWS Transforma las pausas en los puntos de revisión y aprobación. El asistente muestra la tarea y su artefacto para que los revises. Una vez que lo decidas, el asistente envía tu respuesta (la aprueba, la rechaza o la envía para su aprobación). Revisa siempre los detalles de la tarea y el artefacto del agente antes de aprobarla.

8. Realiza un seguimiento del estado y descarga los artefactos. Pídale al asistente el estado del trabajo en cualquier momento y pídale que descargue artefactos como informes, diagramas y resúmenes de espacios de trabajo en su entorno local.

Como interactúas con AWS Transform de forma conversacional, puedes moverte entre estas etapas de forma iterativa, hacer preguntas aclaratorias y refinar tu plan sin cambiar de herramienta.

Prácticas recomendadas

Siga estas prácticas recomendadas cuando ejecute migraciones a través del servidor Transform MCP. AWS

• Revíselas antes de aprobarlas. Inspecciona siempre los detalles de la tarea y el artefacto del agente antes de aprobar una tarea que esté al tanto de todo. No permita que el asistente envíe automáticamente las aprobaciones de los pasos de migración que crean o modifican AWS recursos.

• Utilice credenciales con privilegios mínimos. Configure la variable de AWS_PROFILE entorno para que apunte a un perfil que se limite únicamente a los permisos que requiera la migración. Para las migraciones de varias cuentas, prefiera una cuenta de administrador delegado en lugar de la cuenta de administración de la organización. Para obtener más información, consulte Uso de una cuenta de administrador delegado.

• Limite las descargas de artefactos. Establezca la variable de AWS_TRANSFORM_MCP_WRITE_DIR entorno en un directorio dedicado para que los artefactos descargados lleguen a una ubicación conocida y contenida. Esto es especialmente importante cuando un cliente IDE o de escritorio lanza el servidor fuera de un shell.

• Mantenga la sesión autenticada. Los tokens de SSO caducan. Re-run Se configura el SSO cuando las herramientas comienzan a mostrar errores de autenticación y se comprueba el estado de la conexión antes de iniciar los pasos prolongados.

• Configura la región correcta. AWS_REGIONConfigúrelo en el Región de AWS lugar en el que residen su espacio de trabajo y sus datos de descubrimiento. Si la región de destino de la migración es diferente de la región de descubrimiento, se transfieren algunos datos Regiones de AWS. Para obtener más información, consulte Regiones de destino compatibles.

• Cargue los datos de descubrimiento completos y actuales. La calidad de su plan de migración depende de la calidad de su inventario. Cargue los datos más detallados disponibles y compruebe que reflejan su entorno actual antes de crear olas.

• Considere el modo experto para migraciones grandes. Cuando desee minimizar las idas y venidas, proporcione sus datos por adelantado y deje que el agente los aplique automáticamente. Para obtener más información, consulte Usa el modo experto.

Ejemplos de peticiones

Ejecutar AWS Transform a través del servidor MCP hace más que trasladar la experiencia web a su IDE. El asistente de IA encadena múltiples llamadas a herramientas, lee y escribe archivos en tu espacio de trabajo local y aplica la lógica condicional. Como resultado, puede expresar flujos de trabajo de varios pasos, iterativos y por lotes que van más allá de una sola interacción con una aplicación web. Los siguientes ejemplos muestran instrucciones sofisticadas. Adáptelos a su entorno.

Bucles de verificación y supervisión

Haga que el asistente analice un paso continuo, reaccione ante lo que encuentre y haga una pausa solo cuando sea necesario tomar una decisión. Un bucle autónomo como este es impulsado por el asistente, no por la aplicación web.

Start network migration for wave 1, then poll the job status every two
minutes until it completes or needs my input. If a human-in-the-loop task
appears, stop polling, summarize the task and its artifact for me, and wait
for my decision before doing anything else.

Check every active job across all my workspaces. For each one, give me a
one-line status, and flag any job that has been waiting on an approval for
more than 24 hours or has reported an error. Repeat this check every 15
minutes and only message me when something changes.

Re-run the inventory readiness check after my latest upload. If there are any
data-quality errors, list the affected servers grouped by issue and stop. If
it validates cleanly, proceed to application grouping using the rules in
./planning/grouping-rules.md.

Informes que combinan datos de evaluación y planificación

Pídale al asistente que haga una referencia cruzada de los artefactos de las diferentes etapas y que sintetice un informe consolidado. Luego, el asistente puede guardarlo en su espacio de trabajo local para revisarlo o controlar las versiones.

Pull my migration strategy (7Rs) recommendations and my current wave plan.
Cross-reference them and produce a consolidated readiness report that
highlights every application whose recommended strategy conflicts with the
strategy assigned to its wave. Include the confidence score and reasoning for
each conflict, and save the report to ./reports/readiness.md.

Build an executive migration report that combines my risk assessment scores,
the 7Rs recommendations, and the wave schedule. Rank waves by combined risk,
call out the top five applications that need attention before cutover, and
export it as both a PDF for stakeholders and a PPTX deck for my review.

Compare the assessment I ran last month with my current plan. Tell me which
servers were newly discovered, which changed operating system or strategy, and
which moved between waves. Write the diff to ./reports/plan-change-log.md.

Per-application generación de diagramas y lotes

Repite las aplicaciones u oleadas de tu plan y genera un artefacto para cada una de ellas, guardándolas localmente de una sola pasada.

For each application in my plan, generate an application dependency diagram
and save it to ./diagrams/APP_NAME.html. When you finish, give me a table of
every application with the number of dependencies found, and list any
applications you could not generate a diagram for and why.

For each wave, generate a network topology diagram scoped to that wave's
servers plus their cross-wave dependencies, and save each one to
./diagrams/waves/wave-N.html. Highlight any dependency that crosses a wave
boundary, since those need sequencing attention.

Local-environment integración

Combine AWS Transform con archivos y herramientas en su entorno de desarrollo local, algo que la aplicación web no puede hacer.

Read the decommissioning list in ./exclusions.csv, remove every matching
server from migration scope, then rebuild my waves and show me what changed in
the plan as a result.

Read the tagging standard in ./standards/tagging.md and apply it as the
resource tagging configuration for network migration and server rehost. Show
me the resulting tag set and flag any required tag the standard does not
specify a value for.

Download the workspace summary and the 7Rs report, commit them to the
migration-artifacts git repo in this workspace under ./artifacts/$(date +%F)/,
and write a short changelog entry describing what changed since the last
snapshot.

Automatización condicional y cerrada

Las puertas de aprobación y las ramificaciones son rápidas para que el asistente avance en la migración solo cuando se cumplan sus condiciones.

Walk my end-to-end job through discovery and planning in expert mode using the
inputs in ./planning/inputs.txt. Pause for my review after wave planning
completes. Do not connect any target account or start execution until I
explicitly approve.

For wave 1 only, connect the target account, migrate the network, and rehost
the servers. After each step, verify it succeeded before starting the next. If
any step fails or produces a warning, stop immediately, show me the details,
and do not touch waves 2 or 3.