cloudcostsmcp

用途

OpenCloudCosts 是一个开源 MCP（Model Context Protocol）服务器，旨在为 AI 助手提供 AWS、GCP 和 Azure 的实时、结构化云定价数据。它解决的核心问题是：大语言模型的云定价知识在训练截止时就被冻结，而云定价持续变化——实例类型不断新增和淘汰、同一实例类型在不同区域价格差异可达 20–40%、现货市场波动、承诺折扣因账户而异。模型无法知道你的协商 EDP 费率，甚至难以可靠回忆去年的列表价格。OpenCloudCosts 通过让模型调用工具获取精确答案，而非凭空猜测数字。

主要能力

覆盖范围：三大云，16 个工具

其中 14 个工具完全可用。两个条目为兼容性占位：search_pricing（v0.8.x 的已弃用重定向，保留用于向后兼容）和 get_spot_history（已在 Go 服务器中注册但未实现，返回结构化的“不可用”响应）。

按提供商划分的凭证要求

• AWS：公有定价无需凭证；有效定价需要 AWS 凭证并设置 OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER=true。
• GCP：公有定价需要免费的 GCP API 密钥（OCC_GCP_API_KEY）；合同/有效定价需要 ADC 凭证和 billing.billingAccountPrice.get IAM 权限。
• Azure：完全公开，无需凭证、API 密钥或订阅。Azure 预留 VM 定价（1 年和 3 年期限）可通过公有 Retail Prices API 获取，无需凭证。

性能与可靠性

• 并发：find_cheapest_region 和 find_available_regions 使用 errgroup + 信号量，最多 32 个 goroutine 并行查询所有可用区域，结果按最便宜优先排序；compare_bom 同时发起 8 个跨 AWS、GCP、Azure 的并发提供商调用；compare_prices 使用 10 个并发区域调用的信号量；get_prices_batch 在区域内跨实例类型并行化。
• 速率限制与超时：HTTP 传输层令牌桶速率限制为 200 req/s（OCC_RATE_LIMIT）；每请求截止时间 60s（OCC_REQUEST_TIMEOUT）；每提供商 API 调用 30s（OCC_PROVIDER_TIMEOUT）；优雅 SIGTERM 排空 15s（OCC_SHUTDOWN_TIMEOUT）。
• 缓存：价格存储在并发内存缓存中（使用 sync.RWMutex 读优化），原子 JSON 持久化于 ~/.cache/opencloudcosts/cache.json。TTL：公有价格 24 小时（OCC_CACHE_TTL_HOURS），区域/实例元数据 7 天（OCC_METADATA_TTL_DAYS），有效/合同费率 1 小时（OCC_EFFECTIVE_PRICE_TTL_HOURS）。缓存可在二进制更新后保留。计费 API 的 401/403 响应从不缓存，因此凭证轮换立即生效。
• AWS 定价：EC2/EBS/RDS 公有定价使用定向 SKU API 路径，而非下载完整的多 GB 批量定价文件，保持启动快速并避免大网络负载。
• 错误隔离：原始异常文本从不进入 LLM 上下文。所有工具边界发出结构化错误信封；完整回溯仅记录在服务器端。GCP 合同定价在认证失败时回退到公有列表价格，而非将错误暴露到对话中。

验证

OpenCloudCosts v1.0.0 在 LLM 接地测试集上达到 234/234（100%），全套件零 XML 幻觉。测试集覆盖三大云的 234 个真实定价问题：实例抽查、跨区域比较、BOM 估算、多云比较、单位经济性、AI 模型定价、数据库定价、存储定价、折扣摘要、出口定价、可用性查询和网络定价。主要验证模型为通过 llama-swap 本地运行的 qwen3.6-35b-128k。测试集进展：109/123（Python v0.8.x）→ 169/169（v0.9.0）→ 199/199（v0.9.2）→ 234/234（v1.0.0）。此外还有 643 个 Go 单元测试跨所有提供商和工具验证行为正确性和跨提供商 API 一致性。

使用方式

安装

• 选项 1 — pip（最简单，跨平台）：PyPI 包封装了原生 Go 二进制，无需 Go 工具链。
• 选项 2 — Homebrew（macOS / Linux）。
• 选项 3 — 二进制下载：从最新 release 下载预构建二进制。
• 选项 4 — Docker / 容器：镜像约 15 MB（distroless scratch 基础，静态二进制）。AWS 和 Azure 公有定价无需凭证。
• 选项 5 — 从源码构建。

连接到 Claude Code

• Stdio（本地进程 — 单用户推荐）：添加到 ~/.claude/settings.json 或项目的 .mcp.json。
• HTTP（共享/远程服务器 — 一个服务器，多个客户端）：参见 deploy/kubernetes/ 获取清单。构建并推送自己的镜像，然后在 deployment.yaml 中引用。凭证通过环境变量或 Kubernetes Secrets 传递。

测试

使用 MCP Inspector 测试。

AWS 凭证

公有定价的最小 IAM 策略；有效定价需额外添加权限。

配置

所有设置通过环境变量（前缀 OCC_）或 .env 文件。

GCP 设置

与 AWS（有公有批量定价端点）不同，GCP 的定价 API 始终需要至少一个免费 API 密钥。无需信用卡或计费账户。

• 选项 A — 免费 API 密钥（推荐，2 分钟设置）：前往 console.cloud.google.com/apis/credentials，创建项目（免费），点击创建凭证 → API 密钥。或将 OCC_GCP_API_KEY=AIza... 添加到 .env 文件。
• 选项 B — 应用程序默认凭证（如果已使用 gcloud）。

GCP 实例类型格式：{family}-{series}-{vcpus}，例如 n2-standard-4、e2-highmem-8、c2-standard-16。

GCP 合同/有效定价

如果与 Google Cloud 有协商定价合同，可通过 Cloud Billing Pricing API v1beta 获取实际折扣费率（EDP、自定义定价）。需要：ADC 凭证（gcloud auth application-default login）、计费账户上的 billing.billingAccountPrice.get IAM 权限、计费账户 ID。配置后，GCP 计算的 get_price 响应将包含 effective_price 块，显示合同费率和折扣百分比。未配置时，返回公有列表价格。

Azure 设置

Azure 定价完全公开——无需凭证、API 密钥或订阅。Azure 实例类型格式：ARM SKU 名称，例如 Standard_D4s_v3、Standard_E8s_v3、Standard_B2ms。Azure 定价期限：on_demand（默认）、reserved_ 等。

适用场景

1. 跨三大云同时定价同一工作负载：使用 compare_bom 同时发起 8 个并发提供商调用，返回按提供商、按期限的细分及节省分析。
2. 查找长期计算工作负载最便宜的 AWS 区域：使用 find_cheapest_region 以 32 个 goroutine 扇出所有区域，返回最便宜的 5 个。
3. 确定承诺后的有效 AWS 费率：使用 get_price 配合 AWS 凭证和 OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER=true，返回实际折扣后费率及公有列表价格。
4. Azure 无服务器与常开模式的盈亏平衡分析：estimate_unit_economics 覆盖 Functions 路径，get_price 覆盖 VM。
5. SaaS 产品的单位经济性：estimate_bom 定价完整堆栈，estimate_unit_economics 计算每用户和每请求成本。
6. AI token 成本比较：Vertex AI vs. Azure OpenAI：使用 get_price 配合 domain: ai 覆盖两个提供商。

限制

• 两个工具为兼容性占位，不提供实时数据：search_pricing（已弃用重定向）和 get_spot_history（未实现，返回结构化“不可用”响应）。
• GCP 定价 API 始终需要至少一个免费 API 密钥，无法像 AWS 那样完全无凭证访问公有定价。
• GCP 合同/有效定价需要 ADC 凭证和特定 IAM 权限，配置较复杂。
• 有效定价（折扣后费率）需要相应云提供商的凭证和额外配置；未配置时仅返回公有列表价格。
• 缓存 TTL 意味着价格数据可能最多滞后 24 小时（公有价格），需使用 refresh_cache 工具强制刷新。
• 项目为开源 MCP 服务器，需自行部署和配置，不提供托管服务。