Publish Date

April 28, 2025

MCP Serverを実践：AWS クラウドコスト分析の簡素化

クラウドネイティブアーキテクチャがますます複雑化し、リソース使用が断片化するにつれて、クラウドコストの管理と最適化はエンジニアリングチームと組織の両方にとって重要な課題となっています。鍵となる問題は「より賢く支出する方法」—不必要な計算オーバーヘッドや隠れた無駄を避けることです。

これは特にAWS上で実行しているチームに関連しています。従量課金制の価格設定は柔軟性を提供しますが、設定ミスやアイドル状態のリソースは大きな無駄につながる可能性があります。そのため、コストの可視化と分析は効率性を向上させるために不可欠な機能となっています。

この記事では、AWS Labsによって開発されたオープンソースツールであるコスト分析MCP Serverについて詳しく見ていきます。Model Context Protocol（MCP）を活用してクラウドコスト分析を簡素化し、実用的な洞察を提供する方法について学びます。

GitHubリポジトリ: https://github.com/awslabs/mcp/tree/main/src/cost-analysis-mcp-server

MCP Serverとは何か？

Model Context Protocol（MCP）はAnthropicによって導入されたオープンスタンダードです。大規模言語モデル（LLM）が外部データソースやツールと対話するための統一されたインターフェースを提供します。

以下の図はMCPアーキテクチャの主要コンポーネントを示しています：

MCPホスト： ClaudeやIDEなど、リクエストを開始するLLM駆動アプリケーション。
MCPクライアント： MCPサーバーと1:1の接続を維持し、通信ブリッジとして機能。
MCPサーバー： コンテキスト、ツール、プロンプト情報をMCPクライアントに提供。

mcp-overview

MCPサーバーを使用する理由

標準化された統合: MCPは、AIモデルと外部ツールの統合を簡素化する一貫したインターフェースを提供し、開発ワークフローを加速します。
リアルタイム通信: サーバー送信イベント（SSE）などのテクノロジーをサポートし、モデルとサーバー間のリアルタイムデータ交換を可能にします。
安全で監査可能: 組み込みのアクセス制御とログ機能により、安全で追跡可能な相互作用を確保します。
高い拡張性: さまざまなツールと簡単に統合でき、チームが特定のビジネスニーズに合わせて機能をカスタマイズできます。

クラウドコスト分析の文脈では、MCPサーバーはAIモデルとAWSコストデータの間の橋渡しとして機能し、モデルから直接リアルタイムのコスト洞察、分析、最適化を可能にします。

主な機能

✅ 視覚的なAWSコスト分析

サービス、リージョン、使用層ごとに整理されたAWSコストを正確に分析します。
どのサービスがクラウド支出を牽引しているかを素早く特定し、的を絞った最適化の機会を発見します。

💬 自然言語によるコスト照会

複雑なクエリを書く必要はありません。ChatGPTのように質問するだけです：「どのサービスが最もコストがかかりますか？」や「なぜS3の支出が急増したのですか？」
サーバーはAWS価格ページやAWS Pricing APIからリアルタイムデータを取得します—手動で調査する必要はありません。

📊 ワンクリックのコストレポートと最適化提案

Infrastructure as Code（IaC）を自動的にスキャンし、カスタマイズされたコストレポートを生成します。
実際の使用状況に基づいたインテリジェントな推奨事項を取得します—例えば、リザーブドインスタンスに切り替えるべきかどうか、または使用率の低いリソースを特定するなど。

使い始める

前提条件

Astralを通じてuvをインストールします
uv python install 3.10を使用してPython 3.10をインストールします
AWSサービスにアクセスするための権限を持つ認証情報を設定します。以下を確認してください：
- 必要な権限を持つAWSアカウント
- aws configureまたは環境変数を通じて設定されたAWS認証情報
- AWS Pricing APIへのアクセス権を持つIAMロールまたはユーザー

インストール

ステップ 1: AWS CLIをインストールする

AWS コマンドラインインターフェース（CLI）をインストールするには、次のコマンドを使用します：

curl "https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.pkg" -o "AWSCLIV2.pkg"

インストール

sudo installer -pkg AWSCLIV2.pkg -target /

AWS CLIがインストールされたら、認証情報を設定します：

aws configure

AWS アクセスキーID、シークレットアクセスキー、リージョン、出力形式の入力を求められます。

使用しているIAMユーザーまたはロールがAWS Pricing APIにアクセスする権限を持っていることを確認してください。

ステップ 2: Amazon Qをインストールする

公式ドキュメントに従ってAmazon Qをダウンロードしてインストールします： 👉 Amazon Qのインストール

Amazon Qの画面上の指示に従ってアカウントを登録します—メールアドレスを使用するだけです。登録後、ログインしてAmazon Qインターフェースにアクセスします。

amazon-q

ステップ 3: 設定ファイルをセットアップする

次のパスに設定ファイルを作成します：

~/.aws/amazonq/mcp.json

このファイルはAmazon QがMCPサーバーに接続する方法を定義します。

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.cost-analysis-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.cost-analysis-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

AWS認証 MCPサーバーはAWS_PROFILE環境変数で指定されたAWS認証情報を使用します。

AWS_PROFILEが設定されていない場合、AWS CLI設定のdefaultプロファイルにフォールバックします。

"env": { 
    "AWS_PROFILE": "your-aws-profile"
    }

ステップ 4: セッションを開始する

インストール後、MCPサーバーは指定された設定ファイルを使用してboto3セッションを作成します。このセッションはAWSサービスでの認証に使用されます。

あなたのAWS IAM認証情報は常にローカルに保持され、AWSサービスへのアクセスにのみ使用されます。

q chat

Q-Chat

出力（以下の動画の00:47から視聴を開始してください）：

こちらで視聴

結論

AWS コスト分析 MCP サーバーは、クラウドコスト分析のための効率的でインテリジェントなソリューションを企業に提供します。標準化された MCP プロトコルを活用することで、企業はクラウドコスト管理機能を強化するためのコスト分析機能を簡単に統合できます。

コスト分析だけでなく、AWS クラウドコストの最適化を始める準備ができているなら、インテリジェントなクラウドコスト最適化プラットフォームであるCloudPilot AIの利用を検討してみてください。わずか数クリックで、クラウド支出の最適化を開始できます。以下は、当社の顧客が達成した実際の結果の例です。

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