AWS Cost Explorer MCPサーバー

「AWS Cost Explorer」MCPサーバーは何をする？

AWS Cost Explorer MCPサーバーは、AnthropicのClaudeのようなAIアシスタントとAWS Cost ExplorerおよびAmazon Bedrock Model Invocation Logsを接続するミドルウェアツールです。このサーバーにより、開発者やAIエージェントはAWSのクラウド支出データを自然言語でクエリ・分析でき、EC2支出分析、サービスごとの支出レポート、詳細なコスト内訳などのタスクを容易にします。AWS Cost Explorer APIの機能をModel Context Protocol（MCP）経由で提供し、AWSコストのクエリや可視化のためのインタラクティブなインターフェースを実現します。これにより、クラウドコスト管理やレポーティングフローが大幅に強化されます。このサーバーはローカルまたはリモートで実行可能で、適切なIAMロールがあれば複数AWSアカウントの支出データ集計も可能です。

プロンプト一覧

• リポジトリやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートはありません。

リソース一覧

• リポジトリやドキュメントに明示的なMCPリソースはありません。

ツール一覧

• server.pyやREADME.mdに、MCPツール登録や公開に関する明示的なツールやツール名はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• EC2支出分析: 前日分のEC2支出の詳細な内訳を取得し、コスト要因の特定やインフラの最適化に役立ちます。
• Amazon Bedrock支出分析: リージョン・ユーザー・モデルごとに分かれたBedrockの利用状況やコストを可視化し、AI/MLワークロードの経費管理に有用です。
• サービス支出レポート: 過去30日間のAWSサービス全体の支出をクエリでき、包括的なクラウドコスト監視が可能です。
• 詳細なコスト内訳: 日・リージョン・サービス・インスタンスタイプごとなど粒度の細かいコスト分析をサポートし、正確な予算管理や異常検知に貢献します。
• クロスアカウント支出集計: IAMロールが許可されていれば、複数AWSアカウントの支出を集計・レポートし、マルチアカウント管理を効率化します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.12、AWS認証情報、Anthropic APIアクセスを準備します。
2. Windsurfの設定ファイルを探します。
3. 設定ファイル内のmcpServersオブジェクトにAWS Cost Explorer MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. サーバーが稼働し、アクセス可能なことを確認します。

APIキーの安全な管理例:

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

Claude

1. Python 3.12をインストールし、AWS認証情報を設定します。
2. ClaudeのMCP設定ファイルを編集します。
3. 以下のようにサーバーを追加します:

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

4. Claude Desktopを再起動します。
5. Claudeインターフェースから統合を確認します。

Cursor

1. Python 3.12とAWS認証情報を準備します。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションに以下を追加します:

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

4. 変更を保存し、Cursorを再起動します。
5. サンプルクエリで接続を確認します。

Cline

1. Python 3.12と必要なAWS認証情報を準備します。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. サーバー設定を以下のように追加します:

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

4. Clineを再起動します。
5. サーバーが動作し応答していることを確認します。

注: APIキーの安全な管理には、上記Windsurfの例のように環境変数を使用してください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能と能力をツールとして利用できるようになります。“aws-cost-explorer"は実際のMCPサーバー名、URLはご自身のMCPサーバーURLに適宜変更してください。

概要

私たちの見解

このMCPサーバーは、Claude等を通じてAWSコスト分析の便利なインターフェースを提供しますが、ドキュメントに明示的なMCPプロンプト・リソース・ツールの定義はありません。セットアップはシンプルで実用的なコスト分析用途をカバーしていますが、高度なMCP機能の多くは未対応・未記載のようです。

MCPスコア