CDK MCP Server

Integration for AWS Cloud Development Kit (CDK) best practices, infrastructure as code patterns, and security compliance with CDK Nag.

Skills

Explore the skills and capabilities of this skillset.

ExplainCDKNagRule

Explain a specific CDK Nag rule with AWS Well-Architected guidance. CDK Nag is a crucial tool for ensuring your CDK applications follow AWS security best practices. Basic implementation: ```typescript import { App } from 'aws-cdk-lib'; import { AwsSolutionsChecks } from 'cdk-nag'; const app = new App(); // Create your stack const stack = new MyStack(app, 'MyStack'); // Apply CDK Nag AwsSolutionsChecks.check(app); ``` Optional integration patterns: 1. Using environment variables: ```typescript if (process.env.ENABLE_CDK_NAG === 'true') { AwsSolutionsChecks.check(app); } ``` 2. Using CDK context parameters: ```typescript 3. Environment-specific application: ```typescript const environment = app.node.tryGetContext('environment') || 'development'; if (['production', 'staging'].includes(environment)) { AwsSolutionsChecks.check(stack); } ``` For more information on specific rule packs: - Use resource `cdk-nag://rules/{rule_pack}` to get all rules for a specific pack - Use resource `cdk-nag://warnings/{rule_pack}` to get warnings for a specific pack - Use resource `cdk-nag://errors/{rule_pack}` to get errors for a specific pack Args: ctx: MCP context rule_id: The CDK Nag rule ID (e.g., 'AwsSolutions-IAM4') Returns: Dictionary with detailed explanation and remediation steps

CDKGeneralGuidance

Use this tool to get prescriptive CDK advice for building applications on AWS. Args: ctx: MCP context

CheckCDKNagSuppressions

Check if CDK code contains Nag suppressions that require human review. Scans TypeScript/JavaScript code for NagSuppressions usage to ensure security suppressions receive proper human oversight and justification. Args: ctx: MCP context code: CDK code to analyze (TypeScript/JavaScript) file_path: Path to a file containing CDK code to analyze Returns: Analysis results with suppression details and security guidance

SearchGenAICDKConstructs

Search for GenAI CDK constructs by name or type. The search is flexible and will match any of your search terms (OR logic). It handles common variations like singular/plural forms and terms with/without spaces. Content is fetched dynamically from GitHub to ensure the most up-to-date documentation. Examples: - "bedrock agent" - Returns all agent-related constructs - "knowledgebase vector" - Returns knowledge base constructs related to vector stores - "agent actiongroups" - Returns action groups for agents - "opensearch vector" - Returns OpenSearch vector constructs The search supports subdirectory content (like knowledge bases and their sections) and will find matches across all available content. Args: ctx: MCP context query: Search term(s) to find constructs by name or description construct_type: Optional filter by construct type ('bedrock', 'opensearchserverless', etc.) Returns: Dictionary with matching constructs and resource URIs

GenerateBedrockAgentSchema

Generate OpenAPI schema for Bedrock Agent Action Groups from a file. This tool converts a Lambda file with BedrockAgentResolver into a Bedrock-compatible OpenAPI schema. It uses a progressive approach to handle common issues: 1. Direct import of the Lambda file 2. Simplified version with problematic imports commented out 3. Fallback script generation if needed Args: ctx: MCP context lambda_code_path: Path to Python file containing BedrockAgentResolver app output_path: Where to save the generated schema Returns: Dictionary with schema generation results, including status, path to generated schema, and diagnostic information if errors occurred

GetAwsSolutionsConstructPattern

Search and discover AWS Solutions Constructs patterns. AWS Solutions Constructs are vetted architecture patterns that combine multiple AWS services to solve common use cases following AWS Well-Architected best practices. Key benefits: - Accelerated Development: Implement common patterns without boilerplate code - Best Practices Built-in: Security, reliability, and performance best practices - Reduced Complexity: Simplified interfaces for multi-service architectures - Well-Architected: Patterns follow AWS Well-Architected Framework principles When to use Solutions Constructs: - Implementing common architecture patterns (e.g., API + Lambda + DynamoDB) - You want secure defaults and best practices applied automatically - You need to quickly prototype or build production-ready infrastructure This tool provides metadata about patterns. For complete documentation, use the resource URI returned in the 'documentation_uri' field. Args: ctx: MCP context pattern_name: Optional name of the specific pattern (e.g., 'aws-lambda-dynamodb') services: Optional list of AWS services to search for patterns that use them (e.g., ['lambda', 'dynamodb']) Returns: Dictionary with pattern metadata including description, services, and documentation URI

LambdaLayerDocumentationProvider

Provide documentation sources for Lambda layers. This tool returns information about where to find documentation for Lambda layers and instructs the MCP Client to fetch and process this documentation. Args: ctx: MCP context layer_type: Type of layer ("generic" or "python") Returns: Dictionary with documentation source information

Configuration

Customize the skillset to fit your needs.
MCP Server

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CDK MCP Server

Google アナリスト
Google Analytics 4 (GA4) プロパティを Google アナリスト゚ヌゞェントに接続するためのステップバむステップガむド。Google Cloud サヌビスアカりントの䜜成、Analytics Data API の有効化、GA4 ビュヌアヌアクセスの付䞎、セッション、ナヌザヌ、バりンス率、コンバヌゞョンなどのサポヌトされおいるメトリックで゚ヌゞェントを構成する方法を説明したす。Bika.ai での GA4 デヌタレポヌトの迅速なセットアップに最適です。
ブランドデザむナヌ
スタヌトアップのデゞタル補品向けに特別に蚭蚈されたブランドマヌケティングAIアシスタントで、Product HuntやAppSumoなどのプラットフォヌムに適したオンラむンプロモヌション玠材を迅速に生成し、ビゞュアルクリ゚むティブ、プロモヌションスロヌガン、ブランドトヌン、セヌルスポむントのコミュニケヌションをカバヌしたす
コミュニティアクティビティアナリスト
コミュニティのスクリヌンショットを分析し、゚ンゲヌゞメントの傟向ずディスカッションのハむラむトを報告したす。コミュニティのやり取りのスクリヌンショットをアップロヌドするず、゚ヌゞェントが゚ンゲメントレベル、䞻芁なディスカッショントピック、および泚目のハむラむトを芁玄した明確なマヌクダりンレポヌトを生成したす — コミュニティマネヌゞャヌ、マヌケタヌ、補品チヌムに最適です。
メヌルマヌケティングアシスタント
リヌドを芋぀け、3日間のフォロヌアップメヌルシヌケンスを自動的に送信したす。
オフィス文曞ヘルパヌ
瀟内業務向けに蚭蚈されたAI仮想事務アシスタント。お知らせ、䌚議録、芁玄、フォヌム、手順曞、人事蚘録など、高品質な瀟内文曞の迅速な䜜成をサポヌトしたす。
AI プログラマヌ
AI Programmer は、あなたの生のリリヌスノヌトを最新の、公開可胜な HTML ペヌゞに倉換する AI ペヌゞです。
AIラむタヌ
AI補品やブランドに぀いお教えおください。ブランドの声ず補品の詳现に合わせお、魅力的なマヌケティングコピヌ、蚘事、゜ヌシャルメディア投皿を䜜成し、関連するリンクずむラストを添付したす。
GitHub Issues アシスタント
GitHub Issues アシスタントは、GitHubのIssue管理を効率化するAI゚ヌゞェントです。リポゞトリ内でのバグ報告、タスク管理、機胜リク゚ストの䜜成・远跡・優先順䜍付けをシンプルにしたす。チヌムでの利甚に最適で、䞀貫したフォヌマットを維持し、定型䜜業を自動化するこずで、開発プロセスをスムヌズにしたす
カスタマヌサポヌト文曞䜜成者
カスタマヌサポヌトチヌムが高品質なサポヌトドキュメントFAQ、チケット返信、謝眪状、SOPを䜜成するのを支揎するAIアシスタント。内郚リ゜ヌスず顧客向け資料の䞡方の䜜成をガむドしたす。

Frequently Asked Questions

䞀蚀で説明Bika.aiずは䜕ですか
Bika.aiは䜕がそんなにナニヌクなのですか
"BIKA" ずいう略語は䜕を意味したすか
Bika.aiはどのようにしおAI自動化を実珟しおいたすか
Bika.aiは無料で䜿甚できたすか
Bika.aiずChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントずの違いは䜕ですか
Bika.aiず倚次元スプレッドシヌトの違いは䜕ですか
Bika.aiでは、単䞀のテヌブルのデヌタ量が数䞇行、数十䞇行に達し、関連参照が増えた堎合、動䜜が遅くなりたすか?
Bika.aiの「スペヌスステヌション」ずは䜕ですか
支払い埌、いく぀の有料スペヌスを持っおいたすか
「リ゜ヌス」ずは䜕ですか
Bika.aiのチヌムはどのように「自瀟の補品を自ら䜿っおいる」のですか?
Bika.aiはどのようにしお䜜業効率を向䞊させたすか
Bika.aiのAI自動化機胜にはどのような特城がありたすか
Bika.aiの自動化テンプレヌトずは䜕ですか
Bika.aiはチヌム協力ず暩限機胜をサポヌトしおいたすか

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