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云成本管理VantageAI助手数据分析成本优化

使用说明

项目简介

Vantage MCP Server 是一个开源后端服务，基于 Model Context Protocol (MCP) 构建。它充当AI助手（如Claude, Cursor）与Vantage云成本管理平台之间的桥梁，允许用户使用自然语言查询、分析和探索其组织在AWS, Azure, GCP等云服务上的成本数据。通过将Vantage API的功能封装为MCP工具和资源，它使得基于LLM的应用能够轻松访问和利用详细的成本信息。

主要功能点

该服务器提供了以下与Vantage云成本数据交互的功能：

  • 查询成本报告列表: 获取您在Vantage中已创建的所有成本报告的清单，了解报告标题、筛选条件等信息。
  • 查询成本数据: 使用Vantage Query Language (VQL) 结合日期范围、工作空间等条件，灵活查询原始成本数据。
  • 查询特定报告的成本明细: 查看某个成本报告中包含的具体成本条目。
  • 查询成本集成: 列出Vantage已配置的云提供商集成及其关联账户，了解数据来源。
  • 查询成本异常: 根据报告、服务、提供商等条件查找 detected anomalies in your costs.
  • 查询成本标签: 获取可用于过滤成本数据的所有标签列表（如环境、项目等）。
  • 查询标签值: 根据标签键查找该标签的所有可能值及其关联的服务提供商。
  • 获取用户及工作空间信息: 查看当前API token可访问的用户信息和工作空间列表。
  • 提供提供商资源: 提供一个可访问的列表，列出支持的云提供商（aws, azure, gcp）。

安装步骤

  1. 先决条件:
    • 安装 Go 编程语言。
    • 安装 Node.js (用于可选的MCP inspector工具)。
    • 在 Vantage 控制台生成一个 只读 的 API token。请访问 Vantage API 文档 获取详细说明。建议为此MCP服务器创建一个专用的只读Token。
  2. 克隆仓库: 
    git clone https://github.com/vantage-sh/vantage-mcp-server
cd vantage-mcp-server
  3. 构建服务器: 
    go build -o vantage-mcp-server
chmod +x vantage-mcp-server
    这将在当前目录下生成名为 'vantage-mcp-server' 的可执行文件。

服务器配置

Vantage MCP Server 使用 Standard Input/Output (stdio) 传输协议运行。它作为一个独立的进程启动，由 MCP 客户端（如 Claude Desktop, Cursor）通过标准输入/输出与之通信。

要将此服务器与 MCP 客户端连接，您需要在客户端的配置中指定：

  • 服务器的名称（例如：'Vantage'）。
  • 启动服务器可执行文件的完整路径 ('command')。
  • 需要传递给服务器的环境变量，最重要的是包含您的 Vantage API Token 的 'VANTAGE_BEARER_TOKEN' 变量。

具体配置格式和位置取决于您使用的 MCP 客户端。例如，Claude Desktop 和 Cursor 通常通过编辑一个 JSON 配置文件来添加 MCP 服务器信息。配置文件结构大致如下（具体字段名和结构请参考客户端文档）：

  • 一个包含 MCP 服务器配置的顶层键（如 'mcpServers'）。
  • 在该键下，为每个 MCP 服务器定义一个对象。对象键是服务器名称（如 '"Vantage"'）。
  • 服务器对象中包含：
    • '"command"': MCP服务器可执行文件的完整路径（例如：'"/path/to/your/vantage-mcp-server"'）。
    • '"args"': 启动参数列表（本项目通常为空 '[]'）。
    • '"env"': 环境变量对象，其中必须包含 '"VANTAGE_BEARER_TOKEN": "your_vantage_api_token"'。

请查阅您使用的 MCP 客户端的官方文档，找到添加自定义 MCP 服务器的详细步骤和准确的配置示例。

基本使用方法

  1. 按照上述步骤安装、构建服务器，并获取Vantage只读API Token。
  2. 根据您的 MCP 客户端文档，配置客户端以连接 Vantage MCP Server，确保指定了服务器可执行文件的路径和 'VANTAGE_BEARER_TOKEN' 环境变量。
  3. 启动或重启您的 MCP 客户端。
  4. 在客户端的聊天界面中，使用自然语言向AI助手提问关于您的云成本的问题，例如：
    • "我的AWS成本是多少？"
    • "上个月的主要成本在哪里？"
    • "列出我所有的成本报告。"
    • "有没有检测到什么成本异常？"
    • "我可以使用哪些标签来过滤成本数据？"
  5. AI助手会识别您的意图，并调用 Vantage MCP Server 提供的相应工具来获取数据，然后将结果整合到回复中呈现给您。在调用工具前，客户端通常会提示您确认。

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