这是一个命令行界面和API工具,借助Anthropic的模型控制协议(Model Control Protocol,MCP),可对亚马逊网络服务(AWS)Bedrock的使用情况和日志进行分析,为用户提供便捷的日志分析途径。
该工具提供了一种方便的方式来分析AWS Bedrock模型调用日志,并通过Anthropic的Claude模型作为交互式界面。它充当一个MCP服务器,将AWS CloudWatch Logs API的功能暴露给Claude,使您能够通过自然语言查询和分析您的Bedrock使用数据。
安装uv:
# 在macOS和Linux上
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 在Windows上
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
克隆此仓库:
git clone https://github.com/dheerajoruganty/aws-bedrock-logs-mcp-server.git
cd aws-bedrock-logs-mcp-server
设置Python虚拟环境并安装依赖项:
uv venv && source .venv/bin/activate && uv pip sync pyproject.toml
对于Windows:
uv venv && .venv\Scripts\activate && uv pip sync pyproject.toml
配置您的AWS凭证:
mkdir -p ~/.aws
# 在~/.aws/credentials和~/.aws/config中设置您的凭证
运行以下命令启动服务器:
python cloudwatch_mcp_server.py
默认情况下,服务器使用stdio传输与MCP客户端通信。
在Claude Desktop中配置此工具:
{
"mcpServers": {
"aws_bedrock_logs": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/aws-bedrock-logs-mcp",
"run",
"cloudwatch_mcp_server.py"
]
}
}
}
请确保将目录路径替换为系统上的实际路径。
服务器向Claude公开了以下可以使用的工具:
get_bedrock_logs_df:检索原始Bedrock调用日志作为pandas DataFrameget_model_usage_stats:按模型获取使用统计信息get_user_usage_stats:按用户获取使用统计信息get_daily_usage_stats:获取每日使用统计信息和趋势一旦通过MCP支持的界面连接到Claude,您可以提出以下问题:
cloudwatch_mcp_server.py:实现MCP工具的主要服务器代码pyproject.toml:项目依赖项和元数据Dockerfile:部署的容器定义关键依赖项包括:
boto3:用于与AWS交互的Python SDKmcp[cli]:Anthropic的模型控制协议库pandas:数据操作和分析pydantic:使用Python类型注解进行数据验证MIT许可证