是的，Amazon ECS自动扩展可以启动和终止Amazon EC2服务器。下面是一个使用AWS SDK for Python（也称为Boto）的示例代码，演示如何通过创建和配置Amazon ECS集群来实现自动扩展：

import boto3

# 创建ECS客户端
ecs_client = boto3.client('ecs')

# 创建Auto Scaling组
asg_client = boto3.client('autoscaling')
asg_response = asg_client.create_auto_scaling_group(
    AutoScalingGroupName='ecs-asg',
    LaunchConfigurationName='ecs-launch-config',
    MinSize=1,
    MaxSize=10,
    DesiredCapacity=2,
    VPCZoneIdentifier='subnet-12345678',  # 指定VPC子网
    Tags=[
        {
            'Key': 'Name',
            'Value': 'ecs-asg',
            'PropagateAtLaunch': True
        },
    ]
)

# 创建Launch Configuration
launch_config_response = asg_client.create_launch_configuration(
    LaunchConfigurationName='ecs-launch-config',
    ImageId='ami-12345678',  # 指定EC2镜像ID
    InstanceType='t2.micro',  # 指定实例类型
    SecurityGroups=['sg-12345678'],  # 指定安全组
    UserData='#!/bin/bash\nECS_CLUSTER=ecs-cluster-name\n',  # 指定ECS集群名称
    InstanceMonitoring={'Enabled': False},  # 禁用实例监控
    IamInstanceProfile='ecsInstanceRole',  # 指定IAM实例配置文件
)

# 创建ECS集群
ecs_response = ecs_client.create_cluster(
    clusterName='ecs-cluster-name'  # 指定集群名称
)

在上述代码示例中，我们使用boto3库创建了ECS客户端和Auto Scaling客户端，并使用Auto Scaling客户端创建了Auto Scaling组和Launch Configuration。然后，我们使用ECS客户端创建了一个新的ECS集群。

请注意，在创建Launch Configuration时，我们指定了ECS集群的名称（ECS_CLUSTER环境变量）。这将确保Auto Scaling组启动的EC2实例将自动加入指定的ECS集群。

此外，您还可以根据自己的需求更改Auto Scaling组的配置，例如调整最小和最大实例数，以及指定更多的标签和安全组等。

通过这种方式，您可以使用Amazon ECS自动扩展来根据负载自动启动和终止Amazon EC2服务器。