Servidor MCP de AWS Cost Explorer

¿Qué hace el servidor MCP de “AWS Cost Explorer”?

El Servidor MCP de AWS Cost Explorer actúa como una herramienta intermediaria que conecta asistentes de IA, como Claude de Anthropic, con AWS Cost Explorer y los registros de invocación de modelos de Amazon Bedrock. Este servidor permite a desarrolladores y agentes de IA consultar y analizar datos de gasto en la nube de AWS en lenguaje natural, facilitando tareas como el análisis de gasto en EC2, reportes de gasto por servicio y desglose granular de costos. Al exponer la funcionalidad de la API de AWS Cost Explorer mediante el Model Context Protocol (MCP), proporciona una interfaz interactiva para consultar y visualizar los costos de AWS, lo que puede mejorar significativamente los flujos de trabajo de gestión y reporte de costos en la nube. El servidor puede ejecutarse localmente o de forma remota y puede agregar datos de gasto de varias cuentas AWS, siempre que se cuente con los roles IAM correctos.

Lista de Prompts

• No se listan plantillas de prompt explícitas en el repositorio ni la documentación.

Lista de Recursos

• No se listan recursos MCP explícitos en el repositorio ni la documentación.

Lista de Herramientas

• No se listan herramientas ni nombres de herramientas explícitos en server.py ni en README.md respecto al registro o exposición de herramientas MCP.

Casos de uso de este servidor MCP

• Análisis de gasto en EC2: Permite a los desarrolladores obtener desgloses detallados del gasto en EC2 del día anterior, ayudando a identificar los factores de costo y optimizar la infraestructura.
• Análisis de gasto en Amazon Bedrock: Ofrece información sobre el uso y costos de Bedrock, desglosada por región, usuario y modelo, útil para el seguimiento de cargas de trabajo de IA/ML.
• Reportes de gasto por servicio: Permite consultar el gasto total en servicios de AWS durante los últimos 30 días, facilitando la monitorización integral de costos en la nube.
• Desglose detallado de costos: Soporta análisis granular de los costos de AWS por día, región, servicio y tipo de instancia, empoderando el seguimiento preciso de presupuestos y la detección de anomalías.
• Agregación de gasto entre cuentas: Si el rol IAM lo permite, el servidor puede agregar y reportar el gasto de varias cuentas AWS, simplificando la gestión de costos multi-cuenta.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.12, credenciales de AWS y acceso a la API de Anthropic configurados.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega el Servidor MCP de AWS Cost Explorer dentro del objeto mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en ejecución y accesible.

Ejemplo para asegurar llaves de API:

{
  "mcpServers": {
    "aws-cost-explorer": {
      "command": "python3",
      "args": ["app.py"],
      "env": {
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "tu-access-key",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "tu-secret-key"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instala Python 3.12 y configura las credenciales de AWS.
2. Edita el archivo de configuración MCP de Claude.
3. Agrega el servidor de la siguiente manera:

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

4. Reinicia Claude Desktop.
5. Confirma la integración mediante la interfaz de Claude.

Cursor

1. Configura Python 3.12 y tus credenciales de AWS.
2. Abre el archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta lo siguiente en la sección mcpServers:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Prueba la conexión ejecutando una consulta de ejemplo.

Cline

1. Prepara Python 3.12 y las credenciales requeridas de AWS.
2. Edita el archivo de configuración de Cline.
3. Agrega la configuración del servidor:

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

4. Reinicia Cline.
5. Asegúrate de que el servidor esté operativo y respondiendo.

Nota: Utiliza variables de entorno para asegurar las llaves de API, como se muestra en el ejemplo de Windsurf arriba.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "aws-cost-explorer": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “aws-cost-explorer” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Este servidor MCP proporciona una interfaz útil para analítica de costos en AWS mediante Claude y herramientas relacionadas, pero carece de definiciones explícitas de prompt, recurso y herramienta MCP en su documentación. Su configuración es sencilla y cubre un caso práctico de análisis de costos, aunque ciertas características avanzadas de MCP parecen no estar soportadas o no están documentadas.

Puntuación MCP