Opencloudcosts Mcp

OpenCloudCosts MCP

基于实时云定价开展 AI FinOps。

你的大模型对云定价的认知停留在训练截止时间。云定价却一直在变化。

opencloudcosts 是一个 MCP 服务，可让你的 AI 助手实时、结构化地访问 AWS、GCP 和 Azure 定价信息，提供 16 个可直接调用的工具，其结果可供模型推理，而不是靠猜测。你可以让它同时比较三个云平台上包含多种资源的完整工作负载，也可以让它查询你在预留实例、Savings Plans 或企业折扣计划下的实际折后有效费率，还可以让它遍历所有区域并返回最便宜的选项。仅凭训练数据无法做到这些，单一云平台的定价计算器也不行。

问题

问任何 AI 助手，在 ap-southeast-2 区域中，一台 m5.2xlarge 的价格是多少，AWS 和 GCP 哪个平台部署三层 Web 应用更便宜，或者你使用 Savings Plans 后的实际小时费率是多少。你会得到一个听起来很肯定的答案，但它很可能是错的。

云定价并不适合存储在静态模型权重中：实例系列不断推出和退役，区域定价各不相同（同一实例类型在不同区域的价格可能相差 20–40%），Spot 市场价格不断波动，而且承诺使用折扣按定义因账户而异。模型无法根据训练数据得知你协商的 EDP 费率，甚至很难可靠地记住去年的标价。问题不在于大模型能力不足，而在于实时、账户专属的定价数据从结构上就不在模型的认知范围内。

opencloudcosts 通过提供 16 个由云服务商实时 API 支持的 MCP 工具来解决这个问题。模型不再凭空编造数字，而是调用工具获取精确答案。

具体场景

你的团队问：“我们正在评估是否要将此工作负载从 AWS 迁移到 GCP。三个云平台上，整个技术栈按按需计费和三年承诺使用分别要花多少钱？这样我就能向管理层说明情况。”

没有这个工具，模型只能在三个服务商、多个资源类型和至少四个定价层级之间进行推算，依据的定价数据可能已经过时一年。结果看似合理，实际却是错的。

使用 opencloudcosts 后，模型会针对工作负载规格（计算 + 存储 + 数据库）调用 compare_bom。该工具会同时向 AWS、GCP 和 Azure 发起 8 个并发服务商调用，按公开费率和承诺使用费率计算每类资源的价格，并通过一次工具调用返回按服务商和期限划分的明细及节省情况分析。

无需电子表格，无需在三个服务商的计算器之间切换，无需手动匹配 SKU，也无需依赖训练数据进行估算。

为什么不选择那些显而易见的替代方案

不使用工具，直接询问模型——训练数据有截止日期。云服务定价不断变化，同一实例类型在不同区域的价格相差 20–40%，还包含推理时无法获知的账户级承诺折扣。模型只能估算、编造或回忆过时的数字。它无法提供结构化输出，也绝无可能访问您签约的价格。

云服务定价计算器（AWS / GCP / Azure）——每个计算器只覆盖一家云服务商。它们只有 UI，没有可供 AI 助手调用的 API。要跨云比较，就必须在三个独立的计算器中手动重现同一架构三次，再手动核对导出结果。它们不具备单位经济效益分析功能，也无法为 Agent 工作流提供程序化输出。

Infracost——非常擅长估算 Terraform 计划的成本差异。但它需要 IaC 文件作为输入——如果手头没有 Terraform 计划，它就无法回答“europe-west4 中的 n2-standard-8 费用是多少？”它不是 MCP 服务，无法在对话式 AI 环境中调用。

直接调用服务商 API——AWS 批量定价文件有数 GB，需要针对性地调用 API，以免完整下载。GCP 的 Cloud Billing Pricing API v1beta 需要多源 ADC 凭证链和服务商专属的 IAM。Azure 的 Retail Prices API 需要分页逻辑和 SKU 匹配。每家服务商的区域命名约定、SKU 格式和数据架构都不同。opencloudcosts 会在统一的 MCP 工具接口后统一处理这些差异，并负责凭证链、缓存和重试逻辑，让模型无需操心这些事情。

功能一览

功能	LLM（无工具）	云服务定价计算器	Infracost	opencloudcosts
实时定价（不受训练数据截止日期限制）	否	仅手动输入	依赖 IaC	是 — 从服务商 API 获取
一次调用即可跨云比较	否	否	否	是 — compare_bom，并发调用 8 家服务商
有效价格／签约价格（RI、SP、EDP、CUD）	否	否	否	是 — 凭证可解锁此层
多区域并发扇出	否	否	否	是 — 最多 32 个 goroutine
单位经济效益（每位用户成本、每次请求成本）	近似值	否	否	是 — estimate_unit_economics
MCP 工具接口 — 可供模型调用	不适用	否	否	是 — 16 个工具
AWS + Azure 公共定价，无需凭证	不适用	仅单一云服务商	部分支持	是
适用于共享／Kubernetes 部署的 HTTP 服务	不适用	不适用	否	是 — bearer 身份验证、速率限制、探针

覆盖范围：三大云平台，16 个工具

其中 14 个工具已完全实现。另有两个兼容性存根：search_pricing（从 v0.8.x 起已弃用的重定向入口，为向后兼容而保留）和 get_spot_history（已注册，但未在 Go 服务中实现——会返回结构化的“不可用”响应）。

各提供商的凭据要求

覆盖范围	所需凭据
AWS EC2、EBS（gp3/io2/sc1）、RDS、跨区域出站流量	无
Azure VM、托管磁盘、Blob Storage、Azure SQL/MySQL/PostgreSQL、Cosmos DB、AKS、Azure Functions、Azure OpenAI（GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5-Turbo、o1、o1-mini、嵌入模型）	无——完全公开的 Retail Prices API
GCP Compute Engine、Cloud Storage、Persistent Disk、Cloud SQL、Memorystore、GKE、BigQuery、Vertex AI、Gemini、Cloud LB/CDN/NAT/Armor、Cloud Monitoring	免费 API 密钥（OCC_GCP_API_KEY）——无需结算账号或信用卡
AWS 折扣后费率（预留实例、Savings Plans）及 get_discount_summary	AWS 凭据 + OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER=true（每次调用 Cost Explorer 收费 $0.01，仅在选择启用时使用）
GCP 承诺使用折扣（CUD）和企业折扣计划（EDP）	ADC 凭据 + billing.billingAccountPrice.get IAM 权限 + OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID

Azure 预留 VM 定价（1 年和 3 年期限）可通过公开的 Retail Prices API 获取，无需凭据。compare_bom 无需二进制文件之外的任何设置，即可返回 Azure 期限承诺定价。

16 个工具的类别

类别	工具
定价	get_price、get_prices_batch、compare_prices、describe_catalog、search_pricing†、get_spot_history†
FinOps	estimate_bom、estimate_unit_economics、compare_bom、get_discount_summary
发现	list_regions、list_instance_types、find_cheapest_region、find_available_regions
缓存	refresh_cache、cache_stats

† 仅为兼容性存根——无法获取实时数据。完整参数参考见 opencloudcosts-go/README.md。

性能与可靠性

并发——分析工具并非按顺序执行的 HTTP 包装器：

• find_cheapest_region 和 find_available_regions：使用 errgroup + 信号量，最多启动 32 个 goroutine——并行查询所有可用区域，并按价格从低到高返回结果
• compare_bom：同时调用 AWS、GCP 和 Azure，共发起 8 个并发的提供商调用
• compare_prices：使用信号量，最多并发调用 10 个区域
• get_prices_batch：在同一区域内并行处理不同的实例类型

速率限制与超时——HTTP 传输层使用令牌桶速率限制器，限制为 200 req/s（OCC_RATE_LIMIT）。每个请求的截止时间：60 秒（OCC_REQUEST_TIMEOUT）。每次提供商 API 调用：30 秒（OCC_PROVIDER_TIMEOUT）。优雅处理 SIGTERM 并排空请求：15 秒（OCC_SHUTDOWN_TIMEOUT）。

缓存——价格存储在并发内存缓存中（使用 sync.RWMutex 优化读取），并通过原子操作持久化为 JSON，路径为 ~/.cache/opencloudcosts/cache.json。TTL：公开价格为 24 小时（OCC_CACHE_TTL_HOURS），区域/实例元数据为 7 天（OCC_METADATA_TTL_DAYS），有效/合同费率为 1 小时（OCC_EFFECTIVE_PRICE_TTL_HOURS）。缓存不会因二进制文件更新而清除。结算 API 返回的 401/403 响应绝不会被缓存，因此凭据轮换会立即生效。

AWS 定价——EC2/EBS/RDS 公开定价采用针对 SKU 的 API 路径，而非下载数 GB 的完整批量定价文件，从而加快启动速度并避免传输大型网络负载。

错误隔离——原始异常文本不会进入 LLM 上下文。所有工具边界都会生成结构化错误封装；完整回溯仅记录在服务端。GCP 合同定价在认证失败时会回退到公开列表价，而不会将错误显示在对话中。

已通过验证：234/234

opencloudcosts v1.0.0 在 LLM grounding 测试套件中取得 234/234（100%） 的成绩，完整测试套件中没有任何 XML 幻觉。

该测试套件涵盖所有三大云平台的 234 个真实定价问题：实例抽查、跨区域比较、BOM 估算、多云比较、单位经济效益、AI 模型定价、数据库定价、存储定价、折扣摘要、出网流量定价、可用性查询和网络定价。

主要验证模型：通过 llama-swap 在本地运行的 qwen3.6-35b-128k——一款无需依赖外部 API 的可自托管 35B 推理模型。该测试套件还使用 qwen3.6-35b-a3b、qwen3.5-122b-a10b@q6_k 和 gemma-4-26b-a4b 进行了测试。由于 MCP 是一种协议，而非模型功能，准确性取决于工具能否返回正确的实时数据——任何支持 MCP 的 AI 助手都会调用相同的工具接口，并获得相同的结构化响应。

测试套件进展：109/123（Python v0.8.x）→ 169/169（v0.9.0）→ 199/199（v0.9.2）→ 234/234（v1.0.0）。

643 项 Go 单元测试覆盖所有提供商和工具，验证行为正确性及跨提供商 API 的一致性，且独立于 LLM 评估。

使用场景

1. 同时比较三大云平台中相同工作负载的价格

“同时计算以下配置在 AWS、GCP 和 Azure 上的价格：4 个实例（8 vCPU、32 GB RAM）、1 个托管 PostgreSQL 数据库（4 vCPU、16 GB RAM）和 500 GB 块存储。分别列出每个云平台的按需、1 年承诺和 3 年承诺总价，并提供月度和年度费用，同时指出各承诺期限下哪个提供商最便宜。”

compare_bom 会并行发起 8 次提供商调用，并返回按提供商和承诺期限划分的明细，以及相对于按需价格的节省分析。没有任何定价计算器能跨云平台完成这一操作。AWS 和 Azure 的公开定价无需凭据；GCP 需要免费的 API 密钥。

---

2. 找出长期运行计算工作负载最便宜的 AWS 区域

“我需要持续运行一个 c6a.4xlarge。请对所有可用的 AWS 区域并行查询，返回最便宜的 5 个，并按按需小时费率排序。请将 us-east-1 作为基准。”

find_cheapest_region 会使用 32 个 goroutine，在该实例类型可用的所有区域中并行查询，并按价格从低到高返回结果。同一实例类型在不同区域的价格差异经常超过 20%。无需凭据。

---

3. 计算应用承诺折扣后的 AWS 实际费率

“我在 us-east-1 有两个 m5.xlarge 预留实例（1 年，无预付），还有一个每月覆盖 500 美元 EC2 支出的 Compute Savings Plan。目前 m5.xlarge 的实际混合小时费率是多少？与按需价格相比，我节省了百分之多少？”

配置 AWS 凭据并设置 OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER=true 后，get_price 会从 Cost Explorer 和 Savings Plans API 获取实时数据，返回折扣后的实际费率以及公开标价。

---

4. Azure 无服务器与常开实例：盈亏平衡分析

“我们的批处理作业每月运行 150 万次 Azure Function，每次使用 512 MB 内存，持续 900ms。在 West Europe 使用 Consumption 计划的月总费用是多少？同一区域中持续运行一台 Standard_D2s_v5 VM 的月费用是多少？每月执行次数达到多少时两者的费用相同？”

estimate_unit_economics 可计算 Functions 方案的费用；get_price 可计算 VM 的费用。Azure 定价完全公开——无需凭据、API 密钥或订阅。

---

5. SaaS 产品的单位经济效益

“如果我在 us-east-1 运行两台 m5.large 应用服务器、一台 db.t3.medium RDS MySQL 实例和 200 GB gp3，拥有 50,000 个月活跃用户，每天发起 100 万次请求，那么每位用户和每次请求对应的基础设施成本是多少？”

estimate_bom 会计算整个技术栈的价格；estimate_unit_economics 会按这一规模计算每位用户和每次请求的成本。输出结构适合直接用于利润率模型或董事会层面的成本讨论。无需凭据。

---

6. AI 令牌成本比较：Vertex AI 与 Azure OpenAI

“我们每月处理 5,000 万个输入令牌和 800 万个输出令牌。比较 Gemini 1.5 Pro on Vertex AI 与 Azure OpenAI 上的 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 的月总费用。列出每百万个令牌的费用，以及每种模型的月账单总额。”

get_price 配合 domain: ai 可查询这两家提供商。GCP Vertex AI 和 Gemini 定价需要免费的 GCP API 密钥（OCC_GCP_API_KEY）；Azure OpenAI 定价完全公开，无需凭据。

---

设置

选项 1 — pip（最简单，跨平台）

PyPI 软件包封装了原生 Go 二进制文件——无需 Go 工具链。

pip install opencloudcosts
opencloudcosts            # stdio mode (for local MCP clients)
opencloudcosts --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080  # HTTP mode

选项 2 — Homebrew（macOS / Linux）

brew tap x7even/opencloudcosts
brew install opencloudcosts

选项 3 — 下载二进制文件

从最新版本下载适用于你平台的预构建二进制文件：

# Linux (amd64)
curl -L https://github.com/x7even/cloudcostsmcp/releases/latest/download/opencloudcosts_linux_amd64.tar.gz | tar xz
./opencloudcosts

# macOS (Apple Silicon)
curl -L https://github.com/x7even/cloudcostsmcp/releases/latest/download/opencloudcosts_darwin_arm64.tar.gz | tar xz
./opencloudcosts

选项 4 — Docker / 容器

# Build the image first (no pre-built image is published)
cd opencloudcosts-go
docker build -t opencloudcosts:local .

# Run — HTTP transport, bound to all interfaces
docker run -p 8080:8080 \
  -e OCC_GCP_API_KEY=AIza... \
  -v ~/.aws:/root/.aws:ro \
  opencloudcosts:local

镜像大小约为 15 MB（基于 distroless scratch，包含静态二进制文件）。查询 AWS 和 Azure 的公开定价无需凭据。

选项 5 — 从源代码构建

git clone https://github.com/x7even/cloudcostsmcp
cd cloudcostsmcp/opencloudcosts-go
CGO_ENABLED=0 go build -o opencloudcosts ./cmd/opencloudcosts
./opencloudcosts

连接到 Claude Code

Stdio（本地进程 — 推荐用于单用户）

添加到 ~/.claude/settings.json 或项目的 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "cloudcost": {
      "command": "opencloudcosts",
      "env": {
        "OCC_GCP_API_KEY": "AIza..."
      }
    }
  }
}

HTTP（共享／远程服务 — 一个服务，多个客户端）

{
  "mcpServers": {
    "cloudcost": {
      "transport": "http",
      "url": "http://localhost:8080/"
    }
  }
}

Kubernetes

清单文件位于 deploy/kubernetes/。构建并推送自己的镜像（参见上方的 Docker 部分），然后在 deployment.yaml 中引用该镜像。 凭据通过环境变量或 Kubernetes Secrets 传递 — 变量名称与上方 Docker 示例相同。

使用 MCP Inspector 测试

npx @modelcontextprotocol/inspector opencloudcosts

AWS 凭据

功能	所需凭据
公共定价（EC2、EBS、RDS 列表价格）	无
实际定价（RI / SP 折扣）	AWS 凭据 + OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER=true

公共定价所需的最小 IAM 策略：

{
  "Effect": "Allow",
  "Action": ["pricing:GetProducts", "pricing:DescribeServices", "pricing:GetAttributeValues"],
  "Resource": "*"
}

实际定价还需添加以下权限：

"ce:GetCostAndUsage", "savingsplans:DescribeSavingsPlans", "savingsplans:DescribeSavingsPlanRates"

配置

所有设置均通过环境变量（前缀为 OCC_）或 .env 文件进行：

变量	默认值	描述
OCC_CACHE_TTL_HOURS	24	公共价格缓存 TTL
OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER	false	启用 AWS 实际定价（每次调用费用为 $0.01）
OCC_DEFAULT_REGIONS	us-east-1,us-west-2	默认区域
AWS_PROFILE	(default chain)	AWS 凭据配置文件
OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID	(none)	用于合同／实际定价的 GCP 结算账号 ID

缓存

价格存储在并发内存缓存中（使用 sync.RWMutex 优化读取），并以原子方式持久化为 JSON，路径为 ~/.cache/opencloudcosts/cache.json。公共列表价格的缓存时间为 24 小时 — AWS 定价变动不频繁。使用 refresh_cache 工具强制刷新。

GCP 设置

与 AWS（提供公开的批量定价端点）不同，GCP 定价 API 始终至少需要一个免费的 API 密钥。无需信用卡或结算账号。

选项 A — 免费 API 密钥（推荐，设置需 2 分钟）：

1. 前往 console.cloud.google.com/apis/credentials
2. 如果还没有项目，请创建一个（免费）
3. 点击 Create Credentials → API key
4. 设置密钥：

export OCC_GCP_API_KEY=AIza...

或者，将 OCC_GCP_API_KEY=AIza... 添加到 .env 文件中。

选项 B — Application Default Credentials（如果你已在使用 gcloud）：

gcloud auth application-default login
# or set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json

GCP 实例类型格式： {family}-{series}-{vcpus}，例如 n2-standard-4、e2-highmem-8、c2-standard-16

GCP 合同／实际定价

如果你与 Google Cloud 签订了协商定价合同，可以通过 Cloud Billing Pricing API v1beta 获取实际折扣费率（EDP、自定义定价）。这需要：

1. ADC 凭据：gcloud auth application-default login
2. 结算账号上的 billing.billingAccountPrice.get IAM 权限
3. 结算账号 ID：

export OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID=012345-567890-ABCDEF

完成配置后，GCP 计算资源的 get_price 响应将包含一个 effective_price 区块，显示合同费率和折扣百分比。未配置时，将原样返回公共列表价格。

Azure 设置

Azure 定价完全公开——无需凭据、API 密钥或订阅。

# No configuration needed — works out of the box
uv run opencloudcosts

Azure 实例类型格式： ARM SKU 名称，例如 Standard_D4s_v3、Standard_E8s_v3、Standard_B2ms

Azure 定价条款： on_demand（默认）、reserved_1yr、reserved_3yr、spot

Azure 区域： ARM 区域名称，例如 eastus、westeurope、southeastasia（使用 list_regions 查看完整列表）

Azure 支持的服务：

领域	服务	描述
compute	vm	虚拟机——所有系列、Linux/Windows、按需/竞价/预留
storage	managed_disks	Premium SSD、Standard SSD、Standard HDD、Ultra Disk
storage	blob	Blob Storage
database	sql	Azure SQL Database、Azure DB for MySQL/PostgreSQL——vCore 层级、高可用性、预留
database	cosmos	Cosmos DB——预配（每 100 RU/s）、无服务器、自动缩放
container	aks	AKS 集群管理费（免费层或 $0.10/hr Standard）
serverless	azure_functions	Functions Consumption 计划——按 GB 秒数和每次执行计费
ai	openai	Azure OpenAI——GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5-Turbo、o1、o1-mini、嵌入
inter_region_egress	—	出站数据传输——互联网和跨区域传输，Zone 1 费率，每月免费 5 GB

GCP 定价条款： on_demand（默认）、spot（可抢占）、cud_1yr、cud_3yr

安全

配置云凭据后，OpenCloudCosts 可以访问敏感的账单数据（AWS Cost Explorer、GCP 账单、Azure 合同定价）。请遵循以下指南，确保数据安全。

凭据卫生

• 使用专用的最小权限凭据——仅授予定价和账单 API 的只读访问权限。切勿使用 root、owner 或 admin 凭据。
• AWS：创建仅具有 ce:GetCostAndUsage、pricing:GetProducts 和 savingsplans:Describe* 权限的 IAM 用户/角色。
• 将凭据存储在 .env 中（参见 .env.example），切勿将该文件提交到版本控制系统。

传输安全

• 默认的 stdio 传输方式是安全的——服务作为本地进程运行，不会暴露在网络中。
• 如果使用 --transport http，切勿在未配置反向代理和身份验证的情况下将其公开暴露。请将其视为内部服务。

MCP 客户端信任

• 仅将此服务添加到由你控制的 MCP 客户端配置中。
• 避免与不受信任的第三方 MCP 服务同时运行——恶意服务可能构造提示词，诱使大模型调用你的账单工具并转发结果。

此服务可以访问的内容 配置凭据后：实际支出、合同/协商定价、预留和节省计划数据。在共享或多用户环境中授予访问权限前，请先了解这一点。

服务说明

以下是此服务发送给 MCP 客户端的完整、逐字不改的 Instructions 字符串（来自 opencloudcosts-go/internal/server/server.go），在此列出，方便无需阅读源代码即可检查：

OpenCloudCosts MCP provides accurate public and effective cloud pricing data. Use it to look up compute, storage, and database pricing on AWS, GCP, and Azure; compare prices across regions and providers; estimate TCO from a Bill of Materials; and calculate unit economics. For effective/bespoke pricing (post-discount), ensure provider credentials are configured. Azure pricing requires no credentials.

就是这些：对工具功能以及凭据何时重要的说明。它不包含任何有关模型行为、语气或流程的指令，而且永远不会包含。我们承诺将这些说明保持精简，且严格限定于定价范围——任何未来添加“你必须……”“始终……”或其他行为指令的更改，都是阻止审核通过的更改；除非在同一 PR 中更新 README 的本节以反映这些内容，否则审核时应予以拒绝。

如果你的 MCP 客户端或运行框架将多个本地安装的服务或插件的说明相邻呈现（例如，来自无关插件的单独 SessionStart hook），这些相邻输出并非由此服务生成。请将你看到的内容与上方代码块进行比对——只有该文本源自 OpenCloudCosts MCP。

近期发布

• v0.9.1 ✅ GCP 出口合同定价；修复 PricingResult.source Literal
• v0.9.2 ✅ 修复 Azure OpenAI 模型匹配；修复 Azure Functions 定价；限制 list_instance_types 的结果数量；199 条提示词测试套件
• v1.0.0 ✅ 重写为 Go — 静态二进制文件、支持 stdio/HTTP 双传输方式、16 个工具、compare_bom 跨云工作负载比较、并发区域扇出（32 个 goroutine）、修复 Azure o1-mini SKU；234/234（100%）LLM grounding 测试套件
• v1.0.1 ✅ PyPI 软件包描述；修复 CI Trusted Publisher；添加 go install 标签
• v1.0.2 ✅ 修正 README 准确性；更新缓存说明