MCP Server实践，轻松搞定AWS云成本分析

前言

在当前云原生架构日益复杂、资源使用碎片化的趋势下，控制和优化云成本成为了企业管理中越来越重要的一环。如何做到“把钱花在刀刃上”——避免计算资源冗余和隐藏支出，成为广大企业和工程师重点关注的话题。
尤其对于使用 AWS 的企业来说，按量计费虽然灵活，但一旦资源配置不合理、未能及时释放，就可能造成巨大的浪费。因此，对成本的可视化分析也逐渐成为提升工程效率、支撑产品持续演进的关键能力。
本文将带您了解由 AWS Labs 开源的 Cost Analysis MCP Server，探索其如何通过 Model Context Protocol（MCP）为 AI 成本分析带来便利。
GitHub 地址：https://github.com/awslabs/mcp/tree/main/src/cost-analysis-mcp-server
什么是 MCP Server？

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在为大型语言模型（LLMs）提供与外部数据源和工具交互的标准化接口。
下方架构图形象地指出了 MCP 的主要组成部分：

• MCP Host：发起请求的 LLM 应用程序，比如 Claude、IDE
  
• MCP Client：与 MCP Server 建立1:1连接，处理通信
  
• MCP Server：为 MCP client 提供上下文、工具和 prompt 信息
  

MCP Server 的优势

• 标准化接口：通过 MCP 协议，简化了 AI 模型与外部工具的集成过程，提高了开发效率。
  
• 实时通信：支持 Server-Sent Events（SSE）等通信方式，实现了模型与服务器之间的实时数据交换。
  
• 安全可靠：内置权限控制和日志记录机制，确保数据交互的安全性和可追溯性。
  
• 可扩展性强：支持多种工具的集成，便于根据业务需求扩展功能。
  

在成本分析场景中，MCP Server 充当了 AI 模型与 AWS 成本数据之间的桥梁，使得 AI 模型能够实时获取、分析和优化云服务成本。
核心功能

✅ AWS 成本可视化分析

• 细致拆解 AWS 成本，按服务、区域、层级等维度分类汇总
  
• 识别各服务云成本分布情况，助力精准优化云支出
  

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