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Enterprise search 和 RAG enhancement。
Amazon Kendra Index 是 ChatHome Skills 收录的 MCP 条目，来源为 Docker MCP Registry，质量分 90/100。 作为 Model Context Protocol 服务器，它向 Claude、Cursor、Copilot 等兼容 MCP 的 LLM 客户端暴露可直接调用的工具，让 agent 的能力超出模型内置范围。 该条目由 ChatHome Skills 的每日抓取从官方 registry 和 GitHub 发现查询中收录，每次运行都会重新核验仓库事实、新鲜度信号和安装元数据。 质量分综合了官方 registry 收录情况、可用安装命令、许可证完整性、仓库活跃度和 GitHub star 趋势，完整算法说明见来源页。安装命令已列于上方，可直接复制使用。 在将 Amazon Kendra Index 加入生产 agent 工作流前，请核对上方的最近更新日期和仓库状态——下方事实快照是最近一次抓取的时点值。
docker run -i --rm mcp/amazon-kendra-index-mcp-server运行此命令前，请先核对上游源码。
{
"raw": "name: amazon-kendra-index\nimage: mcp/amazon-kendra-index-mcp-server\ntype: server\nmeta:\n category: ai-ml\n tags:\n - aws\nabout:\n title: Amazon Kendra Index\n description: Enterprise search and RAG enhancement.\n icon: https://avatars.githubusercontent.com/u/3299148?v=4\nsource:\n project: https://github.com/awslabs/mcp\n commit: 636aca8e109b5559006044f035bb89c16e9e5410\n directory: src/amazon-kendra-index-mcp-server\nconfig:\n description: Configure AWS credentials and Kendra Index settings\n env:\n - name: AWS_REGION\n example: us-east-1\n value: \"{{amazon-kendra-index.aws_region}}\"\n - name: AWS_PROFILE\n example: default\n value: \"{{amazon-kendra-index.aws_profile}}\"\n - name: KENDRA_INDEX_ID\n example: your-kendra-index-id\n value: \"{{amazon-kendra-index.kendra_index_id}}\"\n parameters:\n type: object\n properties:\n aws_region:\n type: string\n default: us-east-1\n aws_profile:\n type: string\n default: default\n kendra_index_id:\n type: string\n required:\n - kendra_index_id\n",
"path": "servers/amazon-kendra-index/server.yaml"
}