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Aws Cost Explorer MCP Server

Aws Cost Explorer MCP Server

一个通过MCP协议查询AWS成本数据和Bedrock使用日志的工具
3分
86
2025-04-28 14:40:24
概述
安装
内容详情
替代品

什么是AWS成本探索MCP服务器?

AWS成本探索MCP服务器是一个基于Anthropic Model Context Protocol(MCP)的工具,它允许您通过自然语言查询您的AWS云支出和模型使用情况。您可以轻松了解EC2实例、Bedrock模型调用以及其他AWS服务的成本。

如何使用AWS成本探索MCP服务器?

通过配置MCP客户端或代理服务器,您可以连接到MCP服务器并开始查询您的AWS成本数据。

适用场景

此工具适用于需要定期分析AWS成本的企业用户,尤其是希望深入了解其EC2实例和Bedrock模型调用费用的人。

主要功能

获取EC2过去一天的花费查看过去一天内EC2实例的具体花费明细。
按天分解详细成本根据日期、区域、服务和实例类型对成本进行详细分解。
获取Bedrock每日使用统计按天统计Bedrock模型调用的区域和用户使用情况。
获取Bedrock每小时使用统计按天按小时统计Bedrock模型调用的区域和用户使用情况。

优势与局限性

优势
通过自然语言查询AWS成本数据,简单易用。
支持跨账户查询AWS成本。
可视化展示AWS成本,便于决策。
无需编程即可快速上手。
局限性
需要AWS凭证和权限设置。
某些高级功能可能需要额外配置。
仅支持HTTPS协议,无法直接在本地运行。

如何使用

安装依赖确保安装了Python 3.12和必要的依赖项。
配置环境变量设置AWS凭证和其他必要参数。
启动MCP服务器使用Python脚本启动MCP服务器。

使用案例

查询过去一周的EC2成本获取过去一周内EC2实例的总成本和详细分解。
分析Bedrock模型调用费用查看过去一个月内Bedrock模型调用的费用分布。

常见问题

1
如何配置AWS凭证?创建~/.aws/credentials文件,并填写您的AWS访问密钥ID和秘密访问密钥。
2
是否支持跨账户查询?是的,您可以通过设置CROSS_ACCOUNT_ROLE_NAME来支持跨账户查询。
3
如何部署到生产环境?可以使用Docker容器或直接在EC2实例上运行MCP服务器。

相关资源

GitHub仓库项目源代码和文档。
AWS成本探索API文档了解更多关于AWS成本探索API的信息。
Anthropic MCP官方文档了解MCP协议的工作原理。
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安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "aws-cost-explorer": {
      "command": "docker",
      "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "AWS_ACCESS_KEY_ID", "-e", "AWS_SECRET_ACCESS_KEY", "-e", "AWS_REGION", "-e", "BEDROCK_LOG_GROUP_NAME", "-e", "MCP_TRANSPORT", "-e", "CROSS_ACCOUNT_ROLE_NAME", "aws-cost-explorer-mcp:latest" ],
      "env": {
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "YOUR_ACCESS_KEY_ID",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "YOUR_SECRET_ACCESS_KEY",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "BEDROCK_LOG_GROUP_NAME": "YOUR_CLOUDWATCH_BEDROCK_MODEL_INVOCATION_LOG_GROUP_NAME",
        "CROSS_ACCOUNT_ROLE_NAME": "ROLE_NAME_FOR_THE_ROLE_TO_ASSUME_IN_OTHER_ACCOUNTS",
        "MCP_TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "aws_cost_explorer": {
      "command": "uv",
      "args": [
          "--directory",
          "/path/to/aws-cost-explorer-mcp-server",
          "run",
          "server.py"
      ],
      "env": {
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "YOUR_ACCESS_KEY_ID",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "YOUR_SECRET_ACCESS_KEY",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "BEDROCK_LOG_GROUP_NAME": "YOUR_CLOUDWATCH_BEDROCK_MODEL_INVOCATION_LOG_GROUP_NAME",
        "CROSS_ACCOUNT_ROLE_NAME": "ROLE_NAME_FOR_THE_ROLE_TO_ASSUME_IN_OTHER_ACCOUNTS",
        "MCP_TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。