Máy chủ MCP AWS Cost Explorer

Máy chủ MCP “AWS Cost Explorer” dùng để làm gì?

Máy chủ MCP AWS Cost Explorer là một công cụ trung gian kết nối các trợ lý AI như Claude của Anthropic với AWS Cost Explorer và Amazon Bedrock Model Invocation Logs. Máy chủ này cho phép lập trình viên và tác nhân AI truy vấn, phân tích dữ liệu chi tiêu đám mây AWS bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ các tác vụ như phân tích chi tiêu EC2, báo cáo chi phí dịch vụ và phân tích chi phí chi tiết. Bằng cách cung cấp chức năng API AWS Cost Explorer thông qua Model Context Protocol (MCP), nó mang lại giao diện tương tác để truy vấn và trực quan hóa chi phí AWS, từ đó nâng cao quy trình quản lý và báo cáo chi phí đám mây. Máy chủ này có thể chạy tại chỗ hoặc từ xa, và có thể tổng hợp dữ liệu chi tiêu từ nhiều tài khoản AWS nếu có đủ quyền IAM.

Danh sách Prompt

• Không có mẫu prompt rõ ràng nào được liệt kê trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?

Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.

Yêu cầu demo Đăng nhập

Danh sách Resource

• Không có tài nguyên MCP rõ ràng nào được liệt kê trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

• Không có công cụ hoặc tên công cụ rõ ràng nào được liệt kê trong server.py hoặc README.md về việc đăng ký hay cung cấp công cụ MCP.

Tham gia bản tin của chúng tôi

Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.

Địa chỉ email

Đăng ký

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Phân tích chi tiêu EC2: Cho phép lập trình viên nhận phân tích chi tiết chi tiêu EC2 trong ngày trước đó, giúp xác định nguyên nhân phát sinh chi phí và tối ưu hạ tầng.
• Phân tích chi tiêu Amazon Bedrock: Cung cấp cái nhìn chi tiết về sử dụng và chi phí Bedrock, phân chia theo vùng, người dùng, và mô hình, hữu ích để theo dõi chi phí AI/ML.
• Báo cáo chi phí dịch vụ: Hỗ trợ truy vấn chi phí các dịch vụ AWS tổng thể trong 30 ngày gần nhất, phục vụ mục đích giám sát chi phí đám mây toàn diện.
• Phân tích chi phí chi tiết: Hỗ trợ phân tích chi phí AWS ở mức ngày, vùng, dịch vụ và loại instance, giúp theo dõi ngân sách chính xác và phát hiện bất thường.
• Tổng hợp chi tiêu đa tài khoản: Nếu vai trò IAM cho phép, máy chủ có thể tổng hợp và báo cáo chi tiêu từ nhiều tài khoản AWS, đơn giản hóa quản lý chi phí đa tài khoản.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài Python 3.12, thông tin xác thực AWS và quyền truy cập API Anthropic.
2. Tìm file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm máy chủ MCP AWS Cost Explorer vào đối tượng mcpServers:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra máy chủ đã chạy và có thể truy cập.

Ví dụ bảo mật khóa API:

{
  "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. Cài đặt Python 3.12 và thiết lập thông tin xác thực AWS.
2. Sửa file cấu hình MCP của Claude.
3. Thêm máy chủ như sau:

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

4. Khởi động lại Claude Desktop.
5. Xác nhận tích hợp qua giao diện Claude.

Cursor

1. Thiết lập Python 3.12 và thông tin xác thực AWS.
2. Mở file cấu hình Cursor.
3. Thêm vào phần mcpServers như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra kết nối bằng cách chạy truy vấn mẫu.

Cline

1. Chuẩn bị Python 3.12 và thông tin xác thực AWS cần thiết.
2. Sửa file cấu hình Cline.
3. Thêm cấu hình máy chủ:

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

4. Khởi động lại Cline.
5. Đảm bảo máy chủ đang hoạt động và phản hồi.

Lưu ý: Sử dụng biến môi trường để bảo mật khóa API như ví dụ ở phần Windsurf phía trên.

Cách sử dụng MCP này trong luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào luồng FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy thêm thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON này:

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

Sau khi cấu hình xong, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay “aws-cost-explorer” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Máy chủ MCP này cung cấp giao diện hữu ích cho phân tích chi phí AWS qua Claude và các công cụ liên quan, nhưng thiếu các định nghĩa prompt, resource, công cụ MCP rõ ràng trong tài liệu. Việc thiết lập khá đơn giản và phù hợp cho phân tích chi phí thực tiễn, tuy nhiên một số tính năng MCP nâng cao dường như chưa được hỗ trợ hoặc chưa có tài liệu.

Điểm MCP