Serveur MCP AWS Cost Explorer

Que fait le serveur MCP “AWS Cost Explorer” ?

Le serveur MCP AWS Cost Explorer agit comme un outil intermédiaire reliant les assistants IA, comme Claude d’Anthropic, à AWS Cost Explorer et aux journaux d’invocation de modèles Amazon Bedrock. Ce serveur permet aux développeurs et agents IA d’interroger et d’analyser les données de dépenses cloud AWS en langage naturel, facilitant des tâches telles que l’analyse des coûts EC2, les rapports de dépenses par service et des ventilations détaillées des coûts. En exposant les fonctionnalités de l’API AWS Cost Explorer via le Model Context Protocol (MCP), il offre une interface interactive pour interroger et visualiser les coûts AWS, ce qui peut grandement améliorer la gestion et le reporting des coûts cloud. Ce serveur peut être exécuté localement ou à distance, et peut agréger les données de dépenses de plusieurs comptes AWS, sous réserve que les rôles IAM appropriés soient en place.

Liste des prompts

• Aucun modèle de prompt explicite n’est listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

• Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• Aucun outil ou nom d’outil explicite n’est listé dans server.py ou README.md concernant l’enregistrement ou l’exposition d’outils MCP.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Analyse des dépenses EC2 : Permet aux développeurs d’obtenir des ventilations détaillées des dépenses EC2 de la veille, pour identifier les sources de coûts et optimiser l’infrastructure.
• Analyse des dépenses Amazon Bedrock : Fournit des informations sur l’utilisation et les coûts Bedrock, ventilés par région, utilisateur et modèle, utile pour le suivi des dépenses IA/ML.
• Rapports de dépenses par service : Permet d’interroger les dépenses globales des services AWS sur les 30 derniers jours, facilitant le suivi complet des coûts cloud.
• Détail des coûts : Prend en charge l’analyse fine des coûts AWS par jour, région, service et type d’instance, pour un suivi budgétaire précis et la détection d’anomalies.
• Agrégation des dépenses inter-comptes : Si le rôle IAM le permet, le serveur peut agréger et rapporter les dépenses de plusieurs comptes AWS, facilitant la gestion des coûts multi-comptes.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python 3.12, les identifiants AWS et l’accès à l’API Anthropic sont configurés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP AWS Cost Explorer sous l’objet mcpServers :

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

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Exemple de sécurisation des clés API :

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

Claude

1. Installez Python 3.12 et configurez les identifiants AWS.
2. Modifiez le fichier de configuration MCP de Claude.
3. Ajoutez le serveur comme suit :

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

4. Redémarrez Claude Desktop.
5. Confirmez l’intégration via l’interface Claude.

Cursor

1. Installez Python 3.12 et vos identifiants AWS.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
3. Insérez ce qui suit dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Testez la connexion en lançant une requête de test.

Cline

1. Préparez Python 3.12 et les identifiants AWS requis.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez la configuration du serveur :

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

4. Redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur est opérationnel et répond.

Remarque : Utilisez des variables d’environnement pour sécuriser les clés API, comme montré dans l’exemple Windsurf ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “aws-cost-explorer” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Ce serveur MCP offre une interface utile pour l’analytique des coûts AWS via Claude et outils associés, mais il manque de définitions explicites de prompts, ressources ou outils MCP dans sa documentation. Sa configuration est simple et il couvre un cas d’usage pertinent d’analyse des coûts, mais certaines fonctionnalités MCP avancées semblent non prises en charge ou non documentées.

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