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Mcp Aws Cost Anomaly

Mcp Aws Cost Anomaly

本地服务
github.com/archimedes-market云与基础设施023 周前更新

关于 Mcp Aws Cost Anomaly

Mcp Aws Cost Anomaly 将 AWS Cost Explorer 和异常检测功能作为 MCP 工具提供,供 Agent 分析支出、预测成本并查看节省建议。服务启动时检查 IAM 权限,发现写入操作权限便拒绝启动。

主要功能

  1. 01查询近期成本异常
  2. 02按维度查看成本明细
  3. 03预测未来 30/60/90 天成本
  4. 04比较月度支出变化
  5. 05获取节省建议和信用额度
  6. 06启动时强制只读权限

适用场景

  1. 01定位 AWS 支出异常及原因
  2. 02比较服务、账户或标签的费用
  3. 03评估成本趋势及节省方案

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供 AWS 成本异常、费用明细、预测、节省建议和信用额度等工具。它会检查调用身份的策略,并在发现写入权限时拒绝启动。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Archimedes Trust Report — VERIFIED 92/100

Archimedes Market 上的已验证资产。查看完整的四维信任报告(安全性 · 质量 · 许可证 · 复杂度)以及 资产页面上的精选目录。


MCP AWS 成本异常

将 AWS Cost Explorer 与异常检测作为 MCP 工具提供。可让 Agent 发现意外支出,按服务、账户或标签获取成本明细,并获取预测和节省建议,且不会对 AWS 账户执行任何写入操作。

工具

  • list_anomalies — 使用 ce:GetAnomalies 获取近期成本异常,并提供严重程度和根因提示
  • get_cost_explorer — 在指定时间范围内按维度(服务、账户、区域、标签)查看成本和使用情况明细
  • forecast_cost — 预测未来 30/60/90 天的成本,并提供上下限
  • monthly_breakdown — 按月比较支出并突出显示变化
  • savings_recommendations — Compute Optimizer 和 Trusted Advisor 的建议
  • credit_utilization — 剩余 AWS 积分、到期日期和近期使用情况

只读强制措施

启动时,服务会解析调用者身份(STS GetCallerIdentity)并列出关联策略。如果任何策略在任意 AWS 服务上包含与写入动词(Create*、Delete*、Modify*、Put*、Update*、Run*)匹配的 Action,服务将拒绝启动。建议的 IAM 角色仅关联以下策略:

  • arn:aws:iam::aws:policy/AWSBillingReadOnlyAccess
  • 如果托管策略中缺少,则添加 ce:GetAnomalies、ce:GetCostForecast、ce:GetSavingsPlansUtilization

快速开始

pip install mcp-aws-cost-anomaly
export AWS_ACCESS_KEY_ID="..."
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..."
export AWS_REGION="us-east-1"
mcp-aws-cost-anomaly serve

典型的 Agent 工作流

Agent: "Why was last month's AWS bill 22% higher than the month before?"
↓
1. monthly_breakdown → confirms the delta
2. get_cost_explorer(group_by="SERVICE") → shows DynamoDB jumped 4x
3. list_anomalies → root cause flagged on a specific table
4. forecast_cost → projected impact if pattern continues

许可证

MIT。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。