AWS Cost Explorer MCP Server

AWS Cost Explorer MCP Server

一个命令行界面和 API，允许用户通过启用 Claude 以自然语言对话查询 AWS Cost Explorer，从而分析和可视化 AWS 云支出数据。

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访问服务器

README

AWS Cost Explorer 和 Amazon Bedrock 模型调用日志 MCP 服务器 & 客户端

一个 MCP 服务器，用于通过 Cost Explorer 获取 AWS 消费数据，并通过 Amazon Cloud Watch 中的 模型调用日志 获取 Amazon Bedrock 使用数据，通过 Anthropic 的 MCP (模型控制协议)。 请参阅 "安全"远程 MCP 服务器 部分，了解如何通过 HTTPS 运行 MCP 服务器。

flowchart LR
    User([用户]) --> UserApp[用户应用程序]
    UserApp --> |查询| Host[主机]
    
    subgraph "Claude 桌面"
        Host --> MCPClient[MCP 客户端]
    end
    
    MCPClient --> |HTTPS 上的 MCP 协议| MCPServer[AWS Cost Explorer MCP 服务器]
    
    subgraph "AWS 服务"
        MCPServer --> |API 调用| CostExplorer[(AWS Cost Explorer)]
        MCPServer --> |API 调用| CloudWatchLogs[(AWS CloudWatch Logs)]
    end

您可以在本地运行 MCP 服务器，并通过 Claude 桌面访问它，或者您也可以在 Amazon EC2 上运行远程 MCP 服务器，并通过构建到 LangGraph Agent 中的 MCP 客户端访问它。

演示视频

AWS Cost Explorer MCP 服务器深度剖析

概述

此工具提供了一种使用 Anthropic 的 Claude 模型作为交互式界面来分析和可视化 AWS 云支出数据的便捷方法。 它充当 MCP 服务器，将 AWS Cost Explorer API 功能暴露给 Claude，允许您用自然语言提问有关 AWS 成本的问题。

特性

  • Amazon EC2 支出分析：查看过去一天的 EC2 支出详细分类
  • Amazon Bedrock 支出分析：查看过去 30 天按区域、用户和模型分类的支出
  • 服务支出报告：分析过去 30 天所有 AWS 服务的支出
  • 详细成本分解：获取按天、区域、服务和实例类型的精细成本数据
  • 交互式界面：使用 Claude 通过自然语言查询您的成本数据

要求

  • Python 3.12
  • 具有 Cost Explorer 访问权限的 AWS 凭证
  • Anthropic API 访问权限（用于 Claude 集成）
  • [可选] Amazon Bedrock 访问权限（用于 LangGraph Agent）
  • [可选] Amazon EC2 用于运行远程 MCP 服务器

安装

  1. 安装 uv:

    # 在 macOS 和 Linux 上
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

    # 在 Windows 上
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

  2. 克隆此存储库：

    git clone https://github.com/aarora79/aws-cost-explorer-mcp.git
cd aws-cost-explorer-mcp

  3. 设置 Python 虚拟环境并安装依赖项：

    uv venv --python 3.12 && source .venv/bin/activate && uv pip install --requirement pyproject.toml

  4. 配置您的 AWS 凭证：

    mkdir -p ~/.aws
# 在 ~/.aws/credentials 和 ~/.aws/config 中设置您的凭证

用法

前提条件

  1. 在 Amazon CloudWatch 中设置模型调用日志。
  2. 确保使用的 IAM 用户/角色具有对 Amazon Cost Explorer 和 Amazon CloudWatch 的完全只读访问权限，这是 MCP 服务器从这些服务检索数据所必需的。

本地设置

使用 stdio 作为 MCP 的传输方式，MCP 服务器和客户端都在您的本地机器上运行。

启动服务器（本地）

使用以下命令运行服务器：

export MCP_TRANSPORT=stdio
export BEDROCK_LOG_GROUP_NAME=YOUR_BEDROCK_CW_LOG_GROUP_NAME
python server.py

Claude 桌面配置

有两种方法可以将此工具与 Claude 桌面配置：

选项 1：使用 Docker

将以下内容添加到您的 Claude 桌面配置文件。 该文件可以在以下路径中找到，具体取决于您的操作系统。

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json.
  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json.
{
  "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", "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",
        "MCP_TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

重要提示：将 YOUR_ACCESS_KEY_ID 和 YOUR_SECRET_ACCESS_KEY 替换为您的实际 AWS 凭证。 永远不要将实际凭证提交到版本控制。

选项 2：使用 UV（不使用 Docker）

如果您更喜欢直接运行服务器而不使用 Docker，则可以使用 UV：

{
  "mcpServers": {
    "aws_cost_explorer": {
      "command": "uv",
      "args": [
          "--directory",
          "/path/to/aws-cost-explorer-mcp-server",
          "run",
          "server.py"
      ],
      "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",
        "MCP_TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

确保将目录路径替换为您系统上存储库的实际路径。

远程设置

使用 sse 作为 MCP 的传输方式，EC2 上的 MCP 服务器和客户端都在您的本地机器上运行。 请注意，Claude 桌面目前不支持远程 MCP 服务器（请参阅 此 GitHub 问题）。

启动服务器（远程）

您可以按照与上述相同的说明在 Amazon EC2 上启动远程 MCP 服务器。 确保将 MCP_TRANSPORT 设置为 sse（服务器发送事件），如下所示。 请注意，MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作为其线路格式，因此协议本身不包括授权和身份验证（请参阅 此 GitHub 问题），请勿通过 MCP 发送或接收敏感数据。

使用以下命令运行服务器：

export MCP_TRANSPORT=sse
export BEDROCK_LOG_GROUP_NAME=YOUR_BEDROCK_CW_LOG_GROUP_NAME
python server.py
  1. MCP 服务器将开始侦听 TCP 端口 8000。
  2. 在与您的 EC2 实例关联的安全组中配置一个入站规则，以允许从您的本地机器（您在其中运行 MCP 客户端/基于 LangGraph 的应用程序）访问 EC2 实例的 TCP 端口 8000。

另请参阅有关运行 "安全"远程 MCP 服务器 的部分，即 MCP 客户端可以通过 HTTPS 连接到的服务器。

使用 CLI MCP 客户端进行测试

您可以使用 mcp_sse_client.py 脚本测试您的远程 MCP 服务器。 运行此脚本将打印 MCP 服务器提供的工具列表以及 get_bedrock_daily_usage_stats 工具的输出。

MCP_SERVER_HOSTNAME=YOUR_MCP_SERVER_EC2_HOSTNAME
python mcp_sse_client.py --host $MCP_SERVER_HOSTNAME

使用 Chainlit 应用程序进行测试

此存储库中的 app.py 文件提供了一个 Chainlit 应用程序（聊天机器人），它创建了一个 LangGraph 代理，该代理使用 LangChain MCP 适配器 将 MCP 服务器提供的工具作为 LangGraph 代理中的工具导入。 然后，代理能够使用 LLM 来响应用户问题，并根据需要使用可用的工具。 因此，如果用户提出诸如“过去一周我的 Bedrock 使用情况如何？”之类的问题，则代理将使用通过远程 MCP 服务器提供的工具来回答该问题。 我们使用通过 Amazon Bedrock 提供的 Claude 3.5 Haiku 模型来支持此代理。

使用以下命令运行 Chainlit 应用程序：

chainlit run app.py --port 8080

浏览器窗口应在 localhost:8080 上打开，您应该能够使用聊天机器人来获取有关您的 AWS 支出的详细信息。

可用工具

服务器公开了 Claude 可以使用的以下工具：

  1. get_ec2_spend_last_day()：检索前一天的 EC2 支出数据
  2. get_detailed_breakdown_by_day(days=7)：提供按区域、服务和实例类型对成本的全面分析
  3. get_bedrock_daily_usage_stats(days=7, region='us-east-1', log_group_name='BedrockModelInvocationLogGroup')：提供按区域和用户对模型使用情况的每日细分。
  4. get_bedrock_hourly_usage_stats(days=7, region='us-east-1', log_group_name='BedrockModelInvocationLogGroup')：提供按区域和用户对模型使用情况的每日每小时细分。

示例查询

通过启用 MCP 的界面连接到 Claude 后，您可以提出如下问题：

  • "帮我了解过去几周我的 Bedrock 支出"
  • "昨天我的 EC2 支出是多少？"
  • "显示我上个月按成本排名的前 5 个 AWS 服务"
  • "分析我过去 14 天按区域的支出"
  • "哪些实例类型花费我最多的钱？"

Docker 支持

包含一个 Dockerfile 用于容器化部署：

docker build -t aws-cost-explorer-mcp .
docker run -v ~/.aws:/root/.aws aws-cost-explorer-mcp

开发

项目结构

  • server.py：具有 MCP 工具的主服务器实现
  • pyproject.toml：项目依赖项和元数据
  • Dockerfile：用于部署的容器定义

添加新的成本分析工具

要扩展功能：

  1. 将新函数添加到 server.py
  2. 使用 @mcp.tool() 注释它们
  3. 实现 AWS Cost Explorer API 调用
  4. 格式化结果以方便阅读

安全的“远程”MCP 服务器

我们可以使用 nginx 作为反向代理，以便它可以为连接到 MCP 服务器提供 HTTPS 端点。 远程 MCP 客户端可以通过 HTTPS 连接到 nginx，然后它可以将流量内部代理到 http://localhost:8000。 以下步骤描述了如何执行此操作。

  1. 在与您的 EC2 实例关联的安全组的入站规则中，允许从您的 MCP 客户端（您的笔记本电脑或任何地方）的 IP 地址访问 TCP 端口 443。

  2. 您需要拥有 HTTPS 证书和私钥才能继续。 假设您使用 your-mcp-server-domain-name.com 作为 MCP 服务器的域名，那么您将需要一个用于 your-mcp-server-domain-name.com 的 SSL 证书，并且 MCP 客户端可以将其作为 https://your-mcp-server-domain-name.com/sse 访问。 虽然您可以使用自签名证书，但这需要在 MCP 客户端上禁用 SSL 验证，我们不建议您这样做。 如果您将 MCP 服务器托管在 EC2 上，则可以使用 no-ip 或其他类似服务生成 SSL 证书。 将 SSL 证书和私钥文件分别放置在 EC2 机器上的 /etc/ssl/certs 和 /etc/ssl/privatekey 文件夹中。

  3. 使用以下命令在您的 EC2 机器上安装 nginx。

    sudo apt-get install nginx
sudo nginx -t
sudo systemctl reload nginx

  4. 获取 EC2 实例的主机名，这对于配置 nginx 反向代理是必需的。

    TOKEN=$(curl -X PUT "http://169.254.169.254/latest/api/token" -H "X-aws-ec2-metadata-token-ttl-seconds: 21600") && curl -H "X-aws-ec2-metadata-token: $TOKEN" -s http://169.254.169.254/latest/meta-data/public-hostname

  5. 将以下内容复制到新文件 /etc/nginx/conf.d/ec2.conf 中。 将 YOUR_EC2_HOSTNAME、/etc/ssl/certs/cert.pem 和 /etc/ssl/privatekey/privkey.pem 替换为适合您设置的值。

    server {
 listen 80;
 server_name YOUR_EC2_HOSTNAME;

 # Optional: Redirect HTTP to HTTPS
 return 301 https://$host$request_uri;
 }

 server {
     listen 443 ssl;
     server_name YOUR_EC2_HOSTNAME;

     # Self-signed certificate paths
     ssl_certificate     /etc/ssl/certs/cert.pem;
     ssl_certificate_key /etc/ssl/privatekey/privkey.pem; 

     # Optional: Good practice
     ssl_protocols       TLSv1.2 TLSv1.3;
     ssl_ciphers         HIGH:!aNULL:!MD5;

     location / {
         # Reverse proxy to your local app (e.g., port 8000)
         proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
         proxy_http_version 1.1;
         proxy_set_header Host $host;
         proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
         proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
     }
 }

  6. 重新启动 nginx。

    sudo systemctl start nginx

  7. 按照 远程设置 部分中的描述，照常启动 MCP 服务器。

  8. 您的 MCP 服务器现在可以通过 HTTPS 作为 https://your-mcp-server-domain-name.com/sse 访问到您的 MCP 客户端。

  9. 现在在客户端（例如在您的笔记本电脑或代理中）配置您的 MCP 客户端，以按如下方式与您的 MCP 服务器通信。

    MCP_SERVER_HOSTNAME=YOUR_MCP_SERVER_DOMAIN_NAME
python mcp_sse_client.py --host $MCP_SERVER_HOSTNAME --port 443

    同样，您可以运行 chainlit 应用程序以通过 HTTPS 与远程 MCP 服务器通信。

    export MCP_SERVER_URL=YOUR_MCP_SERVER_DOMAIN_NAME
export MCP_SERVER_PORT=443
chainlit run app.py --port 8080

    同样，您可以运行 LangGraph 代理以通过 HTTPS 与远程 MCP 服务器通信。

    python langgraph_agent_mcp_sse_client.py --host YOUR_MCP_SERVER_DOMAIN_NAME --port 443

许可证

MIT 许可证

致谢

  • 此工具使用 Anthropic 的 MCP 框架
  • 由 AWS Cost Explorer API 提供支持
  • 使用 FastMCP 构建，用于服务器实现
  • README 是通过 GitIngest 向 Claude 提供存储库的文本转储生成的

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