AWS Cost Explorer MCP Server

Hvad laver “AWS Cost Explorer” MCP Serveren?

AWS Cost Explorer MCP Server fungerer som et mellemled, der forbinder AI-assistenter som Anthropic’s Claude med AWS Cost Explorer og Amazon Bedrock Model Invocation Logs. Serveren gør det muligt for udviklere og AI-agenter at forespørge og analysere cloud-forbrugsdata fra AWS på naturligt sprog, hvilket letter opgaver som EC2-forbrugsanalyse, servicerapporter og detaljerede omkostningsopdelinger. Ved at tilbyde AWS Cost Explorer API-funktionalitet via Model Context Protocol (MCP) giver den et interaktivt interface til forespørgsler og visualisering af AWS-omkostninger, hvilket kan forbedre cloudomkostningsstyringen og rapporterings-workflows betydeligt. Serveren kan køres lokalt eller eksternt og kan aggregere forbrugsdata fra flere AWS-konti, såfremt de rette IAM-roller er sat op.

Liste over prompts

• Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er angivet i repository eller dokumentation.

Liste over ressourcer

• Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er angivet i repository eller dokumentation.

Liste over værktøjer

• Ingen eksplicitte værktøjer eller værktøjsnavne er nævnt i server.py eller README.md vedrørende MCP-værktøjsregistrering eller -eksponering.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• EC2-forbrugsanalyse: Giver udviklere detaljerede opdelinger af EC2-forbruget for forrige dag, hvilket hjælper med at identificere omkostningsdrivere og optimere infrastrukturen.
• Amazon Bedrock-forbrugsanalyse: Tilbyder indblik i Bedrock-brug og -omkostninger, opdelt efter region, bruger og model, nyttigt til at holde styr på AI/ML-udgifter.
• Servicerapporter: Muliggør forespørgsler på samlede AWS-serviceomkostninger over de seneste 30 dage og hjælper med omfattende cloudomkostningsovervågning.
• Detaljeret omkostningsopdeling: Understøtter granulær analyse af AWS-omkostninger per dag, region, service og instanstype, så man kan spore budgetter præcist og opdage afvigelser.
• Konto-overgribende forbrugsaggregering: Hvis IAM-rollen tillader det, kan serveren aggregere og rapportere forbrug fra flere AWS-konti, hvilket effektiviserer multi-konto omkostningsstyring.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.12, AWS-legitimationsoplysninger og Anthropic API-adgang er sat op.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj AWS Cost Explorer MCP Server under mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "aws-cost-explorer": {
         "command": "python3",
         "args": ["app.py"]
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificer at serveren kører og er tilgængelig.

Eksempel på sikring af API-nøgler:

{
  "mcpServers": {
    "aws-cost-explorer": {
      "command": "python3",
      "args": ["app.py"],
      "env": {
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "din-adgangsnøgle",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "din-hemmelige-nøgle"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Python 3.12 og opsæt AWS-legitimationsoplysninger.
2. Rediger Claudes MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj serveren således:

   {
     "mcpServers": {
       "aws-cost-explorer": {
         "command": "python3",
         "args": ["app.py"]
       }
     }
   }
   

4. Genstart Claude Desktop.
5. Bekræft integration via Claude-interfacet.

Cursor

1. Opsæt Python 3.12 og dine AWS-legitimationsoplysninger.
2. Åbn Cursors konfigurationsfil.
3. Indsæt følgende i mcpServers-sektionen:

   {
     "mcpServers": {
       "aws-cost-explorer": {
         "command": "python3",
         "args": ["app.py"]
       }
     }
   }
   

4. Gem ændringer og genstart Cursor.
5. Test forbindelsen ved at køre en eksempel-forespørgsel.

Cline

1. Forbered Python 3.12 og de nødvendige AWS-legitimationsoplysninger.
2. Rediger Clines konfigurationsfil.
3. Tilføj serverkonfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "aws-cost-explorer": {
         "command": "python3",
         "args": ["app.py"]
       }
     }
   }
   

4. Genstart Cline.
5. Sørg for at serveren er aktiv og svarer.

Bemærk: Brug miljøvariabler til at beskytte API-nøgler, som vist i Windsurf-eksemplet ovenfor.

Sådan bruges MCP i flows

At bruge MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "aws-cost-explorer": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “aws-cost-explorer” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server leverer et nyttigt interface for AWS-forbrugsanalyse gennem Claude og relaterede værktøjer, men mangler eksplicitte MCP-prompt-, ressource- og værktøjsdefinitioner i dokumentationen. Opsætningen er ligetil, og den dækker et praktisk analysebehov, men nogle avancerede MCP-funktioner synes ikke at være understøttet eller dokumenteret.

MCP-score