AA

aarora79/aws-cost-explorer-mcp-server

Developer tools

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

127 stars 31 forks Качество 67 Тренд 16MIT

aarora79/aws-cost-explorer-mcp-server — это кандидат для MCP-сервера, импортированный из https://github.com/aarora79/aws-cost-explorer-mcp-server.

Обзор

aarora79/aws-cost-explorer-mcp-server — это кандидат для MCP-сервера, импортированный из https://github.com/aarora79/aws-cost-explorer-mcp-server.

Обзор (машинный перевод)

MCP-сервер для получения данных о расходах AWS через Cost Explorer и данных об использовании Amazon Bedrock через Model invocation logs в Amazon Cloud Watch через MCP (Model Control Protocol) от Anthropic. См. раздел «безопасный» удалённый MCP-сервер, чтобы узнать, как можно запустить ваш MCP-сервер через HTTPS.

Вы можете запустить MCP-сервер локально и получить доступ через Claude Desktop, либо также запустить удалённый MCP-сервер на Amazon EC2 и получить к нему доступ через MCP-клиент, встроенный в LangGraph Agent.

🚨Вы также можете использовать этот MCP-сервер для получения информации о расходах AWS с других аккаунтов, при условии, что роль IAM, используемая MCP-сервером, может выполнять роль в этих аккаунтах🚨

Демо-видео

Обзор

Этот инструмент предоставляет удобный способ анализа и визуализации данных о облачных расходах AWS с использованием модели Claude от Anthropic в качестве интерактивного интерфейса. Он функционирует как MCP-сервер, который открывает функциональность API AWS Cost Explorer для Claude Desktop, позволяя задавать вопросы о ваших расходах на AWS на естественном языке.

Особенности

  • Анализ расходов Amazon EC2: Просмотр подробных разбивок расходов EC2 за последний день

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

AWS Cost Explorer and Amazon Bedrock Model Invocation Logs MCP Server & Client

An MCP server for getting AWS spend data via Cost Explorer and Amazon Bedrock usage data via Model invocation logs in Amazon Cloud Watch through Anthropic’s MCP (Model Control Protocol). See section on “secure” remote MCP server to see how you can run your MCP server over HTTPS.

flowchart LR
    User([User]) --> UserApp[User Application]
    UserApp --> |Queries| Host[Host]
    
    subgraph "Claude Desktop"
        Host --> MCPClient[MCP Client]
    end
    
    MCPClient --> |MCP Protocol over HTTPS| MCPServer[AWS Cost Explorer MCP Server]
    
    subgraph "AWS Services"
        MCPServer --> |API Calls| CostExplorer[(AWS Cost Explorer)]
        MCPServer --> |API Calls| CloudWatchLogs[(AWS CloudWatch Logs)]
    end

You can run the MCP server locally and access it via the Claude Desktop or you could also run a Remote MCP server on Amazon EC2 and access it via a MCP client built into a LangGraph Agent.

🚨You can also use this MCP server to get AWS spend information from other accounts as long as the IAM role used by the MCP server can assume roles in those other accounts🚨

Demo video

Overview

This tool provides a convenient way to analyze and visualize AWS cloud spending data using Anthropic’s Claude model as an interactive interface. It functions as an MCP server that exposes AWS Cost Explorer API functionality to Claude Desktop, allowing you to ask questions about your AWS spend in natural language.

Features

  • Amazon EC2 Spend Analysis: View detailed breakdowns of EC2 spending for the last day
  • Amazon Bedrock Spend Analysis: View breakdown by region, users and models over the last 30 days
  • Service Spend Reports: Analyze spending across all AWS services for the last 30 days
  • Detailed Cost Breakdown: Get granular cost data by day, region, service, and instance type
  • Interactive Interface: Use Claude to query your cost data through natural language

Requirements

  • Python 3.12
  • AWS credentials with Cost Explorer access
  • Anthropic API access (for Claude integration)
  • [Optional] Amazon Bedrock access (for LangGraph Agent)
  • [Optional] Amazon EC2 for running a remote MCP server

Installation

  1. Install uv:

    # On macOS and Linux
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    
    # On Windows
    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    

    Additional installation options are documented here

Открыть полный README на GitHub

Установка

docker run -i --rm -e AWS_ACCESS_KEY_ID -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY -e AWS_REGION -e BEDROCK_LOG_GROUP_NAME -e MCP_TRANSPORT -e CROSS_ACCOUNT_ROLE_NAME aws-cost-explorer-mcp:latest
Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →

Конфигурация

{ "mcpServers": { "aws-cost-explorer": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "AWS_ACCESS_KEY_ID", "-e", "AWS_SECRET_ACCESS_KEY", "-e", "AWS_REGION", "-e", "BEDROCK_LOG_GROUP_NAME", "-e", "MCP_TRANSPORT", "-e", "CROSS_ACCOUNT_ROLE_NAME", "aws-cost-explorer-mcp:latest" ], "env": { "AWS_ACCESS_KEY_ID": "YOUR_ACCESS_KEY_ID", "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "YOUR_SECRET_ACCESS_KEY", "AWS_REGION": "us-east-1", "BEDROCK_LOG_GROUP_NAME": "YOUR_CLOUDWATCH_BEDROCK_MODEL_INVOCATION_LOG_GROUP_NAME", "CROSS_ACCOUNT_ROLE_NAME": "ROLE_NAME_FOR_THE_ROLE_TO_ASSUME_IN_OTHER_ACCOUNTS", "MCP_TRANSPORT": "stdio" } } } }