项目简介
该项目是一个 AWS EC2 定价查询 MCP 服务器，通过 MCP 协议对外提供 EC2 实例的实时定价信息查询功能。它解析 AWS 的定价数据，并暴露一个标准化的工具供 MCP 客户端（如支持 MCP 的 LLM 客户端或自动化框架）调用。
主要功能点
- 查询 EC2 实例定价： 根据多种条件查找符合要求的 AWS EC2 实例及其当前定价。
- 灵活的过滤选项： 支持按 AWS 区域、操作系统平台、实例租赁方式、计费模型（按需、预留实例）、最小硬件配置（CPU、内存、GPU、网络性能等）、实例族或尺寸、处理器类型等多种维度进行过滤。
- 排序和分页： 支持按价格、硬件配置等字段进行排序，并提供分页功能。
- 集成 MCP 工具： 将定价查询功能封装为名为 'find_instances' 的 MCP 工具，方便通过标准协议调用。
安装步骤
该服务器可以通过 Docker 镜像或本地 Python 环境运行。
方法 1：使用 Docker Hub 镜像 (推荐)
确保您的系统已安装 Docker。然后，MCP 客户端可以通过配置相应的 'command' 和 'args' 来启动并连接到该 Docker 镜像。
方法 2：使用本地 Python 运行
- 确保您的系统安装了 Python 环境。
- 下载 EC2 定价数据文件：
将下载的 'ec2_pricing.json' 文件放在 'server.py' 脚本所在的同一目录下。curl https://cloudfix-public-aws-pricing.s3.us-east-1.amazonaws.com/pricing/ec2_pricing.json.gz | gunzip > ec2_pricing.json - 安装 Python 依赖（例如 'fastmcp'）。具体安装方式请参考项目源代码或相关文档。
- MCP 客户端可以通过配置相应的 'command' 和 'args' 来启动本地的 'server.py' 脚本。
服务器配置
MCP 服务器是为 MCP 客户端（如支持 MCP 的 LLM 客户端）提供服务的。您需要在 MCP 客户端的配置文件中指定如何启动此服务器。
配置信息通常是一个 JSON 结构，包含服务器名称（客户端用于标识）、启动命令 ('command') 和传递给命令的参数列表 ('args')。
配置示例说明 (适用于 MCP 客户端配置)
- 服务器名称： 例如 '"AWS EC2 Pricing MCP"'，这是客户端用来引用该服务器的标识符。
- 'command'：
- 如果使用 Docker Hub 镜像，命令通常是 '"docker"'。
- 如果使用本地 Python 运行，命令通常是 '"python"'。
- 'args'：
- 如果使用 Docker Hub 镜像，参数列表可能包含 '["run", "--rm", "-i", "--network", "none", "ai1st/aws-pricing-mcp"]'。其中 '-i' 参数对于通过 Stdio 通信至关重要，'--rm' 确保容器退出时自动移除，'--network none' 增强安全性。
- 如果使用本地 Python 运行，参数列表是服务器脚本的路径，例如 '["/path/to/server.py"]'。请确保路径正确。
您的 MCP 客户端会根据这些配置信息启动该服务器，并通过 Stdio（标准输入输出）与其建立通信。
基本使用方法
一旦 MCP 客户端成功启动并连接到 AWS EC2 定价查询服务，大型语言模型或客户端应用就可以通过调用名为 'find_instances' 的 MCP 工具来获取 EC2 定价数据。
调用 'find_instances' 工具时，可以传递各种参数来指定查询条件，例如：
- 'filter_region'：指定 AWS 区域 (e.g., '"us-east-1"')
- 'filter_platform'：指定操作系统 (e.g., '"Windows with SQL Server Enterprise"')
- 'filter_min_ram'：指定最小内存大小 (e.g., '32.0')
- 'filter_max_price_per_hour'：指定最高每小时价格 (e.g., '0.5')
- 'sort_by'：指定排序字段 (e.g., '"Price"')
- 'sort_order'：指定排序顺序 (e.g., '"Ascending"')
工具将返回一个符合条件的 EC2 实例对象列表，每个对象包含该实例的详细配置和不同计费模型下的有效价格信息。LLM 或客户端可以解析这些结果并用于进一步处理或回答用户问题。
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分类
AI与计算