O que faz o servidor MCP “AWS Cost Explorer”?

O Servidor MCP do AWS Cost Explorer atua como uma ferramenta intermediária que conecta assistentes de IA, como o Claude da Anthropic, ao AWS Cost Explorer e aos logs de invocação de modelos do Amazon Bedrock. Este servidor permite que desenvolvedores e agentes de IA consultem e analisem dados de gastos em nuvem da AWS em linguagem natural, facilitando tarefas como análise de gastos com EC2, relatórios de gastos por serviço e detalhamentos granulares de custos. Ao expor a funcionalidade da API do AWS Cost Explorer via Model Context Protocol (MCP), ele oferece uma interface interativa para consulta e visualização dos custos AWS, o que pode aprimorar muito os fluxos de trabalho de gerenciamento e relatórios de custos na nuvem. Este servidor pode ser executado localmente ou remotamente, e pode agregar dados de gastos de múltiplas contas AWS, desde que as funções IAM corretas estejam configuradas.

Lista de Prompts

• Nenhum modelo de prompt explícito está listado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

• Nenhum recurso MCP explícito está listado no repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

• Nenhuma ferramenta explícita ou nome de ferramenta está listado em server.py ou README.md sobre registro ou exposição de ferramentas MCP.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Análise de Gastos com EC2: Permite que desenvolvedores obtenham detalhamentos dos gastos com EC2 do dia anterior, ajudando a identificar fontes de custos e otimizar a infraestrutura.
• Análise de Gastos com Amazon Bedrock: Fornece insights sobre o uso e custos do Bedrock, segmentados por região, usuário e modelo, útil para acompanhar despesas de workloads de IA/ML.
• Relatórios de Gastos por Serviço: Possibilita consultas sobre os gastos gerais por serviço AWS nos últimos 30 dias, auxiliando no monitoramento abrangente dos custos em nuvem.
• Detalhamento Detalhado de Custos: Suporta análises granulares de custos AWS por dia, região, serviço e tipo de instância, permitindo acompanhamento preciso de orçamento e detecção de anomalias.
• Agregação de Gastos entre Contas: Se a função IAM permitir, o servidor pode agregar e relatar gastos de múltiplas contas AWS, facilitando a gestão de custos em ambientes multi-conta.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Python 3.12, as credenciais AWS e o acesso à API Anthropic estejam configurados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Servidor MCP do AWS Cost Explorer dentro do objeto mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está em execução e acessível.

Exemplo de Proteção das Chaves de API:

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

Claude

1. Instale o Python 3.12 e configure as credenciais AWS.
2. Edite o arquivo de configuração MCP do Claude.
3. Adicione o servidor da seguinte forma:

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

4. Reinicie o Claude Desktop.
5. Confirme a integração através da interface do Claude.

Cursor

1. Configure o Python 3.12 e suas credenciais AWS.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira o seguinte na seção mcpServers:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Teste a conexão executando uma consulta de exemplo.

Cline

1. Prepare o Python 3.12 e as credenciais AWS necessárias.
2. Edite o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione a configuração do servidor:

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

4. Reinicie o Cline.
5. Certifique-se de que o servidor está operacional e respondendo.

Nota: Use variáveis de ambiente para proteger suas chaves de API, conforme mostrado no exemplo do Windsurf acima.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando o seguinte formato JSON:

{
  "aws-cost-explorer": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “aws-cost-explorer” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

Este servidor MCP oferece uma interface útil para análises de custos AWS via Claude e ferramentas relacionadas, mas carece de definições explícitas de prompt, recurso e ferramenta MCP em sua documentação. Sua configuração é direta e cobre um caso prático de análise de custos, mas alguns recursos avançados do MCP parecem não ser suportados ou documentados.

Pontuação MCP