AI 驱动 AWS 管理，无需 CLI。整合 n8n、MCP、AWS Bedrock，实现安全与成本审计自动化，几分钟完成数周工作。每月成本约 50 美元，赋予 DevOps 工程师超能力。
译自：How to Build an AI AWS Infrastructure with n8n and MCP
作者：Gustavo Cuevas
管理 AWS 基础设施不再需要掌握无休止的 CLI 命令或 Terraform 脚本。本指南展示了我们如何通过 n8n AWS 集成、MCP 和 AWS Bedrock 构建了一个由 AI 驱动的审计代理，将数月的工作量缩短到几分钟。
无需记忆命令，想象一下您可以用简单的英语向您的基础设施提问。
我可以通过与 AI 聊天来管理我的 AWS 设置吗？
任何管理过复杂 AWS 设置的人都深知其中的不易。AWS CLI、Terraform 或 CloudFormation 的学习曲线可能非常残酷。但通过 n8n AWS 集成，我们用自然语言命令取代了这一切，就像告诉 DevOps 队友该做什么一样。
阅读我们的博客 Terraform 与 CloudFormation
真实案例：
“对此账户执行全面的安全评估。” 几秒钟内，AI 审计代理就会自动执行，无需脚本，没有错误，也没有上下文丢失。
为什么将 n8n 与 AWS 结合用于 DevOps 助手？
真正的创新不是构建 AI；而是消除了像 AI 一样思考的需求。
正如 AI 取代了学习 SQL 语法的需求一样，n8n + MCP 与 AWS 的集成用自然语言提示取代了手动 AWS 命令。
- 不再需要记忆 CLI 语法。
- 不再需要对 YAML 或 JSON 感到困惑。
- 只需用简单的英语执行基础设施操作。
这一抽象层使非工程师也能使用 AWS，并将高级 DevOps 工作流的速度提高了十倍。
我们证明了企业级 AI 自动化不需要企业级预算。
使用 n8n（自托管）和 MCP，整个 AI 审计代理运行在单个 AWS T3.large 实例上（约 50 美元/月）。
主要统计数据：
- 每月成本：约 50 美元
- LLM：通过 AWS Bedrock 使用 Claude 3 Sonnet
- 编排：n8n AWS 集成 + Docker
- 环境：自托管 + 可扩展
AWS 审计代理实际如何工作？
编排准备就绪后，我们构建了 AWS 审计代理，它是 DevOps 助手的专业版本，专注于安全和成本优化。
它监听来自 Slack 的自然语言命令，通过 AWS Bedrock 上的 Claude 3 Sonnet 进行处理，并使用 MCP 客户端从以下服务获取真实数据：
- AWS Cost Explorer
- AWS CloudTrail
- AWS Well-Architected Tool
- AWS 定价和 API 客户端
然后它会在 Slack 中生成一份详细报告，突出显示风险、开放端口、IAM 角色和立即行动项。
在一次现场测试中，我们进行了一次全面的安全审计。现场一位高级 DevOps 工程师估计手动执行需要 1 周时间。我们的 AI 代理在五分钟内完成了。
这不仅仅是自动化，这是转型。该代理在一个报告中找到了未使用的 IAM 角色，标记了缺失的 MFA，并识别了开放的安全组。
关键教训是：AI 大脑（Claude 3 Sonnet）可以互换，但 MCP + n8n AWS 集成框架才是实现这一切的基础。
DevOps 中 AI 的下一步是什么？
这个项目教会了我们比自动化更重要的事情： AI 并不是取代 DevOps；它正在赋予 DevOps 工程师超能力。
通过结合 n8n 的低代码灵活性、AWS Bedrock 的智能和 MCP 的模块化设计，我们现在拥有了下一代工具的蓝图：
- AI 成本优化代理
- 安全合规助手
- 在事件发生前预测事件的监控机器人
由于所有这些都可以在 AWS 上经济高效地运行，它不再是一个概念；它今天就可以部署。
常见问题
构建此 AI AWS 基础设施需要哪些关键组件？
核心架构依赖于三种主要技术的集成： 1. 编排和灵活性： n8n 为工作流提供了低代码灵活性和编排功能（通常是自托管）。 2. 智能： 大语言模型（LLM），例如通过 AWS Bedrock 使用的 Claude 3 Sonnet，为系统提供 AI 大脑。 3. 模块化设计和数据访问： MCP 客户端促进了与各种 AWS 服务的连接和实际数据访问。 n8n + MCP 与 AWS 框架的集成是使整个自然语言操作成为可能的重要基础。
AWS 审计代理可以执行哪些具体任务，以及由此带来的性能改进是什么？
AWS 审计代理是 DevOps 助手的专业版本，专注于安全和成本优化。
当收到自然语言命令（通常通过 Slack 接收）时，代理会使用 AWS Bedrock 上的 LLM 处理请求，并利用 MCP 客户端从 AWS Cost Explorer、AWS CloudTrail、AWS Well-Architected Tool 和 AWS Pricing 等 AWS 服务中获取真实数据。 然后代理会在 Slack 内部生成一份详细报告，突出显示特定风险，包括未使用的 IAM 角色、缺失的 MFA 和开放的安全组，以及立即行动项。在一次现场测试中，AI 代理在 5 分钟内完成了一次全面的安全审计，而一位高级 DevOps 工程师估计手动执行需要 1 周时间。
部署这种企业级 AI 解决方案的成本效益如何？
该项目表明企业级 AI 自动化不需要企业级预算。整个 AI 审计代理基础设施运行成本低廉。 该系统（使用 n8n 自托管和 MCP）可以在单个 AWS T3.large 实例上运行，每月成本约为 50 美元。环境是自托管且可扩展的。
