客户描述问题
"我的 Lambda 函数 mcptest 执行报错，返回 timeout"
从 AI 对话直达高质量工单 — 基于 MCP 协议的智能工单起草助手
MCP Server · Human-in-the-Loop · 跨客户端兼容
越来越多客户在日常工作流中接入了智能体（AI Agent）。排查问题的过程已经在对话中完成了，
但当需要开工单时，既要中断对话、切回控制台重新组织一遍已经说过的内容（慢），
又因为不清楚 Support 到底需要什么，写不到点上、被反复追问（差）。Case Drafter 同时解决这两点。
客户经常只写"XX 不行了"，缺少 ARN、Region、错误日志、时间戳，TSE 需反复追问基础信息
按 TSE 视角设计模板，自动收集诊断信息，只提供 TSE 真正需要的内容
客户在 AI 对话中已描述大量排查过程，但开 case 时又要重新组织语言
从对话上下文提取已知信息（函数名、错误信息、已尝试的操作），无需重新描述
客户不知道 Support 到底需要什么：贴了一堆 TSE 自己就能查的配置（白费功夫），却漏了 TSE 真正需要的日志和重现步骤，结果 TSE 只能回案例反复追问，一来一回拖慢解决
工具按 TSE 视角组织信息：自动抓取 TSE 查不到的关键内容（完整日志、ARN、重现步骤），主动略过 TSE 自己能查的配置。客户不做无用功，TSE 一次就拿到所需信息
| 工具名 | 功能 | 凭证要求 |
|---|---|---|
| fetch_lambda_context | 获取 Lambda 函数 ARN + 最近错误日志（CloudWatch） | 需要凭证 |
| fetch_apigw_context | 获取 API Gateway 配置 + 执行日志 | 需要凭证 |
| draft_support_case | 根据诊断数据生成结构化工单草稿（标题 + 正文 + 控制台链接） | 无需凭证 |
| submit_support_case | 客户确认后通过 Support API 直接提交工单 | 需要凭证 + Business Plan |
| list_support_services | 查询可用的服务代码和类别代码 | 需要凭证 + Business Plan |
"我的 Lambda 函数 mcptest 执行报错，返回 timeout"
调用 fetch_lambda_context("mcptest")，自动拉取函数 ARN + 最近 24h 错误日志
调用 draft_support_case，按 TSE 模板生成结构化工单，含标题、正文、控制台链接
AI 展示完整草稿，客户可修改或直接确认提交（Human-in-the-Loop）
客户确认后调用 submit_support_case 通过 API 直接提交，返回 Case ID + 控制台链接
轻量 stdio 子进程模式 · 无常驻服务 · 用完即关 · 复用本地 ~/.aws/credentials
// Cherry Studio / ChatBox / Claude Desktop 均适用 { "mcpServers": { "aws-case-drafter": { "command": "uvx", "args": ["aws-case-drafter@latest"], "env": { "AWS_PROFILE": "your-profile", "AWS_REGION": "cn-north-1" } } } }
无凭证也能生成草稿（退化模式），有凭证则自动收集日志和配置信息，体验更佳
自动检测 aws-cn 分区，生成正确的控制台链接，工单内容默认中文
Human-in-the-Loop 设计：绝不静默自动提交，必须客户明确确认才执行提交
只提供 TSE 查不到的信息（日志、重现步骤），不重复 TSE 自己能看到的配置
对日志和上下文中的敏感信息（IP、密钥、邮箱）自动进行脱敏处理
同一案例只允许起草一次，防止模型遗忘重复调用导致数据覆盖
大量日志自动写入临时文件作为附件提交，避免正文过长
标准 MCP stdio 协议，Cherry Studio、ChatBox、Claude Desktop、Kiro 全支持
凭证过期、权限不足、无 Support Plan 均有清晰中文提示，不抛异常