使用说明
🚀 AWS成本优化代理
基于MCP协议的人工智能成本分析
🖥️ 当地Ollama(免费) | ☁️ 克劳德/GPT云
用简单的英语询问有关AWS成本的问题,并获得AI支持的见解
🎯 这有什么作用?
询问有关AWS成本的自然语言问题:
💬 "What were my AWS costs last month?"
💬 "Which services cost the most?"
💬 "Are there any unusual spending patterns?"
💬 "How can I reduce my AWS costs?"
获得即时的人工智能答案,包括成本明细、预测和优化建议!
⚡ 快速入门(5分钟)
1.️⃣ 再进行
pip install -r requirements.txt
2.️⃣ 配置环境
cp .env.example .env
# Edit .env with your AWS credentials and LLM API key
3.️⃣ 启动MCP服务器
python aws_cost_mcp_server.py
4.️⃣ 提问!
python agent_orchestrator.py "What were my AWS costs last month?"
🏗️ 运作原理
graph LR
A[👤 You Ask Question] --> B[🤖 AI Agent]
B --> C{Choose LLM}
C -->|FREE| D[🖥️ Ollama Local]
C -->|Paid| E[☁️ GPT/Claude]
B --> F[🔧 MCP Server]
F --> G[☁️ AWS Cost API]
G --> F
F --> B
D --> B
E --> B
B --> H[📊 Cost Report]
style D fill:#90EE90
style E fill:#87CEEB
style G fill:#FFB366
🖥️ 什么在哪里跑?
| 组件 | 位置 | 成本 |
|---|---|---|
| MCP服务器 | 您的计算机 | 免费 |
| 代理 | 您的计算机 | 免费 |
| LLM(Ollama) | 你的电脑 | 自由 ✨ |
| LLM(GPT/Claude) | 云 | ~0.01美元/查询 |
| AWS成本数据 | AWS云 | 免费 |
🌟 主要特点
🆓 成本选项
|
🔧 5强大的工具
|
🤖 AI驱动
|
🔒 隐私与控制
|
💡 部署选项
选项1:完全本地(免费)🖥️
# Install Ollama
# Download from https://ollama.ai/
# Pull model (one-time, 4GB)
ollama pull qwen2.5:latest
# Start Ollama
ollama serve
✅ 赞成的意见: 免费、私人、离线(AWS呼叫除外)
❌ 欺骗: 需要8GB RAM,4GB下载
选项2:云LLM(简单)☁️
OPENAI_API_KEY=sk-proj-xxxxx
DEFAULT_LLM_PROVIDER=openai
✅ 赞成的意见: 质量更好,设置简单,速度更快
❌ 欺骗: ~5-20美元/月,需要上网
📖 用法示例
基本成本查询
from agent_orchestrator import AgentOrchestrator
agent = AgentOrchestrator()
response = agent.process_query("What were my total AWS costs for the last 30 days?")
print(response)
agent.close()
服务故障
python agent_orchestrator.py "Which AWS services cost the most?"
成本预测
python agent_orchestrator.py "What will my costs be next month?"
综合报告
python agent_orchestrator.py "Generate a full cost report with optimization recommendations"
🧪 测试
# Run all tests
pytest tests/
# Run with coverage
pytest tests/ --cov=.
# Run examples
python example_usage.py
🔐 AWS设置
所需IAM权限
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ce:GetCostAndUsage",
"ce:GetCostForecast",
"ce:GetAnomalies",
"ce:GetRightsizingRecommendation",
"ce:GetSavingsPlansPurchaseRecommendation"
],
"Resource": "*"
}]
}
启用成本资源管理器
- 转到AWS控制台→ 成本管理
- 启用成本资源管理器
- 等待24小时以获取数据
📁 项目结构
sre-project-3/
├── agent_orchestrator.py # AI agent with LLM
├── aws_cost_mcp_server.py # MCP server (Flask)
├── mcp_client.py # MCP client
├── aws_cost_service.py # AWS API wrapper
├── config.py # Configuration
├── requirements.txt # Dependencies
├── .env.example # Config template
├── example_usage.py # Examples
└── tests/ # Test suite
🔍 故障排除
MCP Server won't start
- 检查端口8080是否未使用
- 验证是否已安装Python 3.8+
- 检查
.env文件存在
AWS authentication errors
- 在中验证AWS凭据
.env - 检查IAM权限
- 确保启用了成本资源管理器
Ollama connection issues
# Ensure Ollama is running
ollama serve
# Verify model is installed
ollama list
# Pull model if needed
ollama pull qwen2.5:latest
📚 文档
- 📖 安装指南 -详细的设置说明
- 🔧 AWS成本管理器API
- 🤖 模型上下文协议
- 🦙 Ollama文件
🤝 贡献
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📄 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 详细信息文件
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