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mcp/aws-pricing-mcp-server Docker 镜像 - 轩辕镜像

aws-pricing-mcp-server
mcp/aws-pricing-mcp-server
提供AWS服务定价查询和成本估算功能的MCP Server,支持分析CDK/Terraform项目、生成成本报告、获取架构模式及批量定价数据等工具。
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AWS Pricing MCP Server

提供AWS服务定价和成本估算功能的MCP Server。

什么是MCP Server?

MCP信息

属性详情
Docker镜像mcp/aws-pricing-mcp-server
作者awslabs
仓库[***]

镜像构建信息

属性详情
Dockerfile[***]
Docker镜像构建者Docker Inc.
Docker Scout健康评分!Docker Scout Health Score
验证签名COSIGN_REPOSITORY=mcp/signatures cosign verify mcp/aws-pricing-mcp-server --key [***]
许可证Apache License 2.0

可用工具(9个)

工具名称简短描述
analyze_cdk_project分析CDK项目以识别使用的AWS服务。
analyze_terraform_project分析Terraform项目以识别使用的AWS服务。
generate_cost_report基于一个或多个AWS服务的定价数据生成详细的成本分析报告。
get_bedrock_patterns获取Amazon Bedrock应用程序的架构模式,包括组件关系和成本考虑因素。
get_price_list_urls获取批量定价数据文件的下载URL。
get_pricing从AWS Price List API获取详细定价信息,支持可选过滤条件。
get_pricing_attribute_values获取定价过滤属性的有效值。
get_pricing_service_attributes获取AWS服务在定价API中可用的可过滤属性。
get_pricing_service_codes获取Price List API中可用的AWS服务代码。

工具详情

工具:analyze_cdk_project

分析CDK项目以识别使用的AWS服务。此工具从CDK构造中动态提取服务信息,不依赖硬编码的服务映射。

参数类型描述
project_pathstring项目目录路径

工具:analyze_terraform_project

分析Terraform项目以识别使用的AWS服务。此工具从Terraform资源声明中动态提取服务信息。

参数类型描述
project_pathstring项目目录路径

工具:generate_cost_report

基于一个或多个AWS服务的定价数据生成详细的成本分析报告。

此工具需要AWS定价数据,并提供添加详细成本信息的选项。

重要要求:

  • 始终包含详细的单位定价信息(例如:"每1K输入令牌0.0008***")
  • 始终显示计算明细(单位价格 × 使用量 = 总成本)
  • 始终指定定价模型(例如:"按需付费")
  • 始终明确列出所有假设和排除项

输出格式选项:

  • 'markdown'(默认):生成格式良好的Markdown报告
  • 'csv':生成CSV格式报告,包含服务信息、单位定价、成本计算等部分

示例用法:

json
{
  // 必需参数
  "pricing_data": {
    // 应包含从get_pricing获取的定价数据
    "status": "success",
    "service_name": "bedrock",
    "data": "... 定价信息 ...",
    "message": "从AWS定价URL检索到bedrock的定价"
  },
  "service_name": "Amazon Bedrock",

  // 核心参数(常用)
  "related_services": ["Lambda", "S3"],
  "pricing_model": "ON DEMAND",
  "assumptions": [
    "标准按需付费定价模型",
    "未应用缓存或优化",
    "平均请求大小为4KB"
  ],
  "exclusions": [
    "区域间数据传输成本",
    "自定义模型训练成本",
    "开发和维护成本"
  ],
  "output_file": "cost_analysis_report.md",  // 或"cost_analysis_report.csv"用于CSV格式
  "format": "markdown",  // 或"csv"用于CSV格式

  // 复杂场景的高级参数
  "detailed_cost_data": {
    "services": {
      "Amazon Bedrock基础模型": {
        "usage": "使用Claude 3.5 Haiku处理100万输入令牌和50万输出令牌",
        "estimated_cost": "80.00***",
        "free_tier_info": "Bedrock基础模型无免费套餐",
        "unit_pricing": {
          "input_tokens": "每1K令牌0.0008***",
          "output_tokens": "每1K令牌0.0016***"
        },
        "usage_quantities": {
          "input_tokens": "1,000,000令牌",
          "output_tokens": "500,000令牌"
        },
        "calculation_details": "0.0008***/1K × 1,000K输入令牌 + 0.0016***/1K × 500K输出令牌 = 80.00***"
      },
      "AWS Lambda": {
        "usage": "每月6,000次请求,512MB内存",
        "estimated_cost": "0.38***",
        "free_tier_info": "前12个月:每月100万次请求免费",
        "unit_pricing": {
          "requests": "每100万请求0.20***",
          "compute": "每GB-秒0.0000166667***"
        },
        "usage_quantities": {
          "requests": "6,000次请求",
          "compute": "6,000次请求 × 1秒 × 0.5GB = 3,000 GB-秒"
        },
        "calculation_details": "0.20***/100万 × 0.006百万请求 + 0.0000166667*** × 3,000 GB-秒 = 0.38***"
      }
    }
  },

  // 建议参数 - 可直接提供或生成
  "recommendations": {
    "immediate": [
      "优化提示工程以减少Claude 3.5 Haiku的令牌使用量",
      "根据实际查询模式配置知识库OCU",
      "为常见查询实施响应缓存以减少令牌使用"
    ],
    "best_practices": [
      "监控OCU利用率指标并根据需要调整容量",
      "对API调用中重复的上下文使用提示缓存",
      "对于可预测的工作负载考虑预配置吞吐量"
    ]
  }
}
参数类型描述
pricing_dataobject来自AWS定价工具的原始定价数据
service_namestringAWS服务名称
assumptionsstring 可选成本分析的假设列表
detailed_cost_datastring 可选复杂场景的详细成本信息
exclusionsstring 可选成本分析中排除的项目列表
formatstring 可选输出格式("markdown"或"csv")
output_filestring 可选报告文件保存路径
pricing_modelstring 可选定价模型(例如:"ON DEMAND","Reserved")
recommendationsstring 可选直接建议或生成指导
related_servicesstring 可选相关AWS服务列表

工具:get_bedrock_patterns

获取Amazon Bedrock应用程序的架构模式,包括组件关系和成本考虑因素。

参数类型描述
ctxstring 可选上下文信息

工具:get_price_list_urls

获取批量定价数据文件的下载URL。

用途: 访问完整的AWS定价数据集作为可下载文件,用于历史分析和批量处理。

工作流程: 当get_pricing()提供的当前定价不足以满足需求时,使用此工具进行历史定价分析或批量数据处理。

参数:

  • 来自get_pricing_service_codes()的服务代码(例如:'AmazonEC2','AmazonS3')
  • AWS区域(例如:'us-east-1','eu-west-1')
  • 可选:effective_date用于历史定价(默认:当前日期)

返回: 包含不同格式下载URL的字典:

  • 'csv':CSV格式的直接下载URL
  • 'json':JSON格式的直接下载URL

使用场景:

  • 历史定价分析(get_pricing()仅提供当前定价)
  • 无需重复API调用的批量数据处理
  • 完整定价数据集的离线分析
  • 跨服务的Savings Plans分析

文件处理:

  • CSV文件:第1-5行为元数据,第6行为标题,第7行及以后为定价数据
  • 使用tail -n +7 pricing.csv | grep "t3.medium"过滤数据
参数类型描述
regionstringAWS区域(例如:"us-east-1","eu-west-1")
service_codestringAWS服务代码(例如:"AmazonEC2","AmazonS3","AmazonES")
effective_datestring 可选定价生效日期,格式为"YYYY-MM-DD HH:MM"(默认:当前时间戳)

工具:get_pricing

从AWS Price List API获取详细定价信息,支持可选过滤条件。

参数:

  • service_code(必需):AWS服务代码(例如:'AmazonEC2','AmazonS3','AmazonES')
  • region(可选):AWS区域字符串(例如:'us-east-1')或用于多区域比较的列表(例如:['us-east-1','eu-west-1'])。对于无区域特定定价的全局服务(如DataTransfer或CloudFront),可省略。
  • filters(可选):过滤字典列表,格式为{'Field': str, 'Type': str, 'Value': str}
  • max_allowed_characters(可选):响应大小限制(字符数)(默认:100,000,使用-1表示无限制)
  • output_options(可选):用于响应转换和大小减少的OutputOptions对象
  • max_results(可选):每页返回的最大结果数(默认:100,最小值:1,最大值:100)
  • next_token(可选):来自前一个响应的分页令牌,用于获取下一页结果

必须遵循的工作流程:

步骤1:发现可用选项

python
service_codes = get_pricing_service_codes()                              # 查找正确的服务(已知时可跳过)
attributes = get_pricing_service_attributes('AmazonEC2')                 # 发现可过滤维度
attribute_values = get_pricing_attribute_values('AmazonEC2', 'memory')   # 获取过滤的有效值

步骤2:构建精确过滤器

python
# 仅使用步骤1中发现的值
filters = [
   {"Field": "memory", "Value": ["8 GiB", "16 GiB", "32 GiB"], "Type": "ANY_OF"},     # 多个选项
   {"Field": "instanceType", "Value": "m5", "Type": "CONTAINS"},                      # 模式匹配
   {"Field": "instanceType", "Value": ["t2", "m4"], "Type": "NONE_OF"}                # 排除旧类型
]

步骤3:执行查询

python
pricing = get_pricing('AmazonEC2', 'us-east-1', filters)

过滤类型:

  • EQUALS:精确匹配(默认)- {"Field": "instanceType", "Value": "m5.large"}
  • ANY_OF:多个选项 - {"Field": "memory", "Value": ["8 GiB", "16 GiB"], "Type": "ANY_OF"}
  • CONTAINS:模式匹配 - {"Field": "instanceType", "Value": "m5", "Type": "CONTAINS"}
  • NONE_OF:排除 - {"Field": "instanceType", "Value": ["t2", "m4"], "Type": "NONE_OF"}

重要:ANY_OF过滤值限制

  • 1024字符限制:ANY_OF数组中所有值的总长度不能超过1024字符
  • 渐进式过滤:从最小的合格选项开始,必要时扩展
  • 违规示例:["8 GiB", "16 GiB", "32 GiB", "64 GiB", "96 GiB", "128 GiB", ...](过长)
  • 正确做法:["8 GiB", "16 GiB", "32 GiB", "36 GiB", "48 GiB"](目标明确的列表)

常见使用场景:

成本优化 - 穷尽式最低优先方法: 当用户询问"最低价格"、"最便宜"或成本优化时

  • 更低=更便宜假设:对于成本优化,假设较低的容量比较高的容量便宜
    • 32 GB存储比300 GB存储便宜
    • 8 GiB内存比64 GiB内存便宜
  • 成本查询关键:立即从最低要求以上开始,并逐步测试所有选项
  • 必须穷尽枚举:每个存储/内存层级都是互斥的 - 必须明确列出每个层级
  • 在合理上限处停止:对于成本优化,将上限限制为最低要求的2-3倍,以避免昂贵选项
  • exclude_free_products:成本分析的关键 - 移除0.00***的预留占位符、SQL许可变体和特殊定价条目,这些会在查找最便宜选项时掩盖实际计费实例
  • 使用ANY_OF在单个API调用中高效比较多个选项
  • 多属性容量过滤以满足最低要求
  • 结合CONTAINS + NONE_OF进行精细发现

输出选项(响应大小和性能控制):

  • 用途:转换和优化所有服务的API响应,对大型服务(EC2、RDS)尤为关键
  • 立即组合方法:{"pricing_terms": ["OnDemand"], "product_attributes": ["instanceType", "location", "memory"]}
  • 属性发现:使用get_pricing_service_attributes() - 过滤器和output_options使用相同名称
  • 大小减少:结合pricing_terms + product_attributes可减少80%以上的大小
  • exclude_free_products:移除按需定价为0.00***的产品(当已知服务有付费层级时有用)
  • 何时使用:对于大型服务始终使用,建议所有服务使用以提高性能

关键要求:

  • 永不猜测值:始终使用get_pricing_attribute_values()发现有效值
  • 穷尽枚举:对于成本优化,单独列出所有合格层级 - 它们是互斥的
  • 使用特定过滤器:大型服务(EC2、RDS)至少需要2-3个过滤器
  • 永不使用多个调用:当ANY_OF可在一个调用中处理时
  • 验证存在性:确保所有过滤值在服务中存在
  • 不要跳过中间层级:测试32GB → 75GB时遗漏50GB、59GB选项
  • 不要设置过高上限:当用户需要≥30GB时包含500GB+存储(浪费字符限制)

示例使用场景:

1. 成本优化的多属性过滤(正确方法):

python
# 查找满足最低要求(≥8 GiB内存,≥30 GB存储)的最便宜EC2实例
# 合格层级的穷尽枚举 - 每个都是互斥的
filters = [
   {"Field": "memory", "Value": ["8 GiB", "16 GiB", "32 GiB"], "Type": "ANY_OF"},  # 所有≥8GB的层级,直至合理限制
   {"
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