AWS Cost Explorer MCP Server

Ce face AWS Cost Explorer MCP Server?

AWS Cost Explorer MCP Server acționează ca un instrument middleware care conectează asistenți AI, precum Claude de la Anthropic, cu AWS Cost Explorer și Amazon Bedrock Model Invocation Logs. Acest server permite dezvoltatorilor și agenților AI să interogheze și să analizeze datele privind cheltuielile cloud din AWS în limbaj natural, facilitând sarcini precum analiza cheltuielilor EC2, rapoarte de cheltuieli pe servicii și defalcări detaliate ale costurilor. Prin expunerea funcționalităților API-ului AWS Cost Explorer prin Model Context Protocol (MCP), oferă o interfață interactivă pentru interogarea și vizualizarea costurilor AWS, ceea ce poate îmbunătăți semnificativ fluxurile de gestionare și raportare a costurilor cloud. Serverul poate fi rulat local sau de la distanță și poate agrega date de cheltuieli din mai multe conturi AWS, dacă sunt configurate rolurile IAM corecte.

Listă de prompturi

• Nu există șabloane de prompt explicite listate în repository sau documentație.

Listă de resurse

• Nu există resurse MCP explicite listate în repository sau documentație.

Listă de unelte

• Nu există unelte sau denumiri de unelte explicite listate în server.py sau README.md referitoare la înregistrarea sau expunerea MCP tools.

Scenarii de utilizare pentru acest MCP Server

• Analiza cheltuielilor EC2: Permite dezvoltatorilor să obțină detalii despre cheltuielile EC2 din ziua precedentă, ajutând la identificarea factorilor de cost și optimizarea infrastructurii.
• Analiza cheltuielilor Amazon Bedrock: Furnizează informații despre utilizarea și costurile Bedrock, defalcate pe regiune, utilizator și model, util pentru urmărirea cheltuielilor AI/ML.
• Rapoarte de cheltuieli pe servicii: Permite interogarea cheltuielilor totale pentru serviciile AWS din ultimele 30 de zile, fiind utilă pentru monitorizarea costurilor cloud la nivel global.
• Defalcare detaliată a costurilor: Suportă analiza granulară a costurilor AWS pe zi, regiune, serviciu și tip de instanță, facilitând urmărirea exactă a bugetului și detectarea anomaliilor.
• Agregare de cheltuieli cross-account: Dacă rolul IAM permite, serverul poate agrega și raporta cheltuieli din mai multe conturi AWS, simplificând gestionarea costurilor în organizații mari.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.12, credențiale AWS și acces la API Anthropic.
2. Găsește fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă AWS Cost Explorer MCP Server sub obiectul mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil.

Exemplu de securizare a cheilor API:

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

Claude

1. Instalează Python 3.12 și configurează credențialele AWS.
2. Editează fișierul de configurare MCP al lui Claude.
3. Adaugă serverul astfel:

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

4. Repornește Claude Desktop.
5. Confirmă integrarea prin interfața Claude.

Cursor

1. Configurează Python 3.12 și credențialele AWS.
2. Deschide fișierul de configurare Cursor.
3. Inserează următoarele în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează modificările și repornește Cursor.
5. Testează conexiunea rulând o interogare de probă.

Cline

1. Pregătește Python 3.12 și credențialele AWS necesare.
2. Editează fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă configurația serverului:

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

4. Repornește Cline.
5. Asigură-te că serverul este operațional și răspunde.

Notă: Utilizează variabile de mediu pentru securizarea cheilor API, așa cum este prezentat în exemplul Windsurf de mai sus.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “aws-cost-explorer” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Acest MCP server oferă o interfață utilă pentru analitica costurilor AWS prin Claude și unelte conexe, însă lipsesc definiții explicite pentru prompturi, resurse și unelte MCP în documentație. Configurarea este simplă și acoperă un caz practic de analiză a costurilor, însă unele funcționalități MCP avansate par a fi neimplementate sau nedocumentate.

MCP Score