AWS Cost Explorer MCP Server

Wat doet de “AWS Cost Explorer” MCP Server?

De AWS Cost Explorer MCP Server fungeert als een middleware-tool die AI-assistenten, zoals Anthropic’s Claude, verbindt met AWS Cost Explorer en Amazon Bedrock Model Invocation Logs. Deze server stelt ontwikkelaars en AI-agenten in staat om clouduitgavendata van AWS in natuurlijke taal op te vragen en te analyseren, wat taken als EC2-uitgavenanalyse, servicekostenrapporten en gedetailleerde kostenoverzichten vergemakkelijkt. Door AWS Cost Explorer API-functionaliteit aan te bieden via het Model Context Protocol (MCP) biedt het een interactieve interface voor het opvragen en visualiseren van AWS-kosten, wat het cloudkostenbeheer en rapportageprocessen aanzienlijk kan verbeteren. Deze server kan lokaal of op afstand draaien en kan uitgavendata van meerdere AWS-accounts aggregeren, mits de juiste IAM-rollen aanwezig zijn.

Lijst van Prompts

• Er zijn geen expliciete prompt-templates opgenomen in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

• Er zijn geen expliciete MCP-resources opgenomen in de repository of documentatie.

Lijst van Tools

• Er worden geen expliciete tools of toollnamen vermeld in server.py of README.md met betrekking tot MCP-toolregistratie of -exposure.

Use-cases van deze MCP Server

• EC2-uitgavenanalyse: Maakt het voor ontwikkelaars mogelijk om gedetailleerde overzichten te krijgen van EC2-uitgaven van de vorige dag, zodat kostenveroorzakers geïdentificeerd en infrastructuur geoptimaliseerd kan worden.
• Amazon Bedrock-uitgavenanalyse: Biedt inzicht in Bedrock-gebruik en kosten, uitgesplitst per regio, gebruiker en model, handig voor het bijhouden van AI/ML-werkloadkosten.
• Servicekostenrapporten: Maakt het mogelijk om algemene AWS service-uitgaven over de afgelopen 30 dagen op te vragen, ter ondersteuning van uitgebreid cloudkostenbeheer.
• Gedetailleerde kostenoverzichten: Ondersteunt gedetailleerde analyse van AWS-kosten per dag, regio, service en instance type, waardoor nauwkeurige budgetbewaking en anomaliedetectie mogelijk zijn.
• Cross-account uitgavenaggregatie: Als de IAM-rol dit toestaat, kan de server uitgaven van meerdere AWS-accounts aggregeren en rapporteren, wat multi-account kostenbeheer vereenvoudigt.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python 3.12, AWS-referenties en Anthropic API-toegang zijn ingesteld.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op.
3. Voeg de AWS Cost Explorer MCP Server toe onder het mcpServers-object:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait en bereikbaar is.

Voorbeeld van API-sleutels beveiligen:

{
  "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. Installeer Python 3.12 en stel AWS-referenties in.
2. Bewerk het MCP-configuratiebestand van Claude.
3. Voeg de server als volgt toe:

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

4. Herstart Claude Desktop.
5. Bevestig de integratie via de Claude-interface.

Cursor

1. Stel Python 3.12 en je AWS-referenties in.
2. Open het Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg het volgende toe in de mcpServers-sectie:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Test de verbinding door een voorbeeldquery uit te voeren.

Cline

1. Bereid Python 3.12 en de vereiste AWS-referenties voor.
2. Bewerk het Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de serverconfiguratie toe:

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

4. Herstart Cline.
5. Controleer of de server operationeel is en reageert.

Let op: Gebruik omgevingsvariabelen om API-sleutels te beveiligen, zoals weergegeven in het Windsurf-voorbeeld hierboven.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Plaats in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “aws-cost-explorer” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Onze mening

Deze MCP-server biedt een nuttige interface voor AWS-kostenanalyse via Claude en aanverwante tools, maar mist expliciete MCP-prompt-, resource- en tool-definities in de documentatie. De installatie is eenvoudig en het dekt een praktisch kostenanalyse-use-case, maar sommige geavanceerde MCP-functies lijken niet ondersteund of niet gedocumenteerd.

MCP Score