AWS Bedrock Logs MCP

AWS Bedrock Logs MCP

Anthropic の MCP（Model Control Protocol）を通じて、AWS Bedrock の使用状況とログを分析するためのコマンドラインインターフェースおよび API です。

概要

このツールを使うと、Anthropic の Claude モデルを対話型インターフェースとして利用し、AWS Bedrock のモデル呼び出しログを手軽に分析できます。MCP サーバーとして機能し、AWS CloudWatch Logs API の機能を Claude に公開することで、自然言語で Bedrock の使用状況データをクエリして分析できます。

機能

• モデル使用状況分析：Bedrock のモデル使用状況とトークン消費量の詳細な統計を確認できます
• ユーザー別分析：ユーザー別に使用パターンとコストを分析できます
• 日次使用状況レポート：日ごとの使用傾向とモデル呼び出しを追跡できます
• トークン消費量の指標：入力、生成、合計のトークン使用量を監視できます
• 対話型インターフェース：自然言語で Claude に Bedrock の使用状況データを問い合わせることができます

要件

• Python 3.13+
• CloudWatch Logs へのアクセス権を持つ AWS 認証情報
• Anthropic API へのアクセス（Claude との連携用）

インストール

1. uv をインストールします。

   # 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"
   

2. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/dheerajoruganty/aws-bedrock-logs-mcp-server.git
   cd aws-bedrock-logs-mcp-server
   

3. Python 仮想環境を設定し、依存関係をインストールします。

   uv venv && source .venv/bin/activate && uv pip sync pyproject.toml
   

   Windows の場合：

   uv venv && .venv\Scripts\activate && uv pip sync pyproject.toml
   

4. AWS 認証情報を設定します。

   mkdir -p ~/.aws
   # Set up your credentials in ~/.aws/credentials and ~/.aws/config
   

使用方法

サーバーの起動

次のコマンドでサーバーを実行します。

python cloudwatch_mcp_server.py

デフォルトでは、サーバーは MCP クライアントとの通信に stdio トランスポートを使用します。

Claude Desktop の設定

このツールを Claude Desktop で設定します。

{
  "mcpServers": {
    "aws_bedrock_logs": {
      "command": "uv",
      "args": [
          "--directory",
          "/path/to/aws-bedrock-logs-mcp",
          "run",
          "cloudwatch_mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

ディレクトリのパスを、お使いのシステム上にあるリポジトリの実際のパスに置き換えてください。

利用可能なツール

サーバーは、Claude が使用できる次のツールを公開します。

1. get_bedrock_logs_df：Bedrock の呼び出しログを未加工の pandas DataFrame として取得します
2. get_model_usage_stats：モデル別に集計した使用状況の統計を取得します
3. get_user_usage_stats：ユーザー別に集計した使用状況の統計を取得します
4. get_daily_usage_stats：日ごとの使用状況の統計と傾向を取得します

質問例

MCP 対応インターフェースを通じて Claude に接続すると、次のような質問ができます。

• 「過去 7 日間の Bedrock 使用状況の統計を表示してください」
• 「モデル別の平均トークン消費量はどれくらいですか？」
• 「合計トークン数で見ると、Bedrock の上位ユーザーは誰ですか？」
• 「モデル呼び出しの日ごとの内訳を表示してください」

開発

プロジェクト構成

• cloudwatch_mcp_server.py：MCP ツールを実装するメインサーバー
• pyproject.toml：プロジェクトの依存関係とメタデータ
• Dockerfile：デプロイ用のコンテナ定義

依存関係

主な依存関係は次のとおりです。

• boto3：Python 用 AWS SDK
• mcp[cli]：Anthropic の Model Control Protocol
• pandas：データの操作と分析
• pydantic：Python の型アノテーションを使用したデータ検証

ライセンス

MIT ライセンス

謝辞

• このツールは Anthropic の MCP フレームワークを使用しています
• AWS CloudWatch Logs API を利用しています
• サーバーの実装には FastMCP を使用しています