Aws Bedrock Logs MCP Server

🚀 AWS Bedrockログ分析ツール（AnthropicのMCPプロトコルを通じて）

このツールは、Anthropicのモデル制御プロトコル（Model Control Protocol, MCP）を通じて、アマゾンウェブサービス（AWS）Bedrockの使用状況とログを分析するためのコマンドラインインターフェイスとAPIを提供します。

🚀 クイックスタート

このツールは、AWS Bedrockモデルの呼び出しログを分析する便利な方法を提供し、AnthropicのClaudeモデルをインタラクティブなインターフェイスとして利用します。MCPサーバーとして機能し、AWS CloudWatch Logs APIの機能をClaudeに公開することで、自然言語でBedrockの使用データをクエリし分析することができます。

✨ 主な機能

• モデル使用分析：Bedrockモデルの使用状況の詳細な統計情報とトークン消費量を確認できます。
• ユーザー分析：ユーザーごとに使用パターンとコストを分析できます。
• 日次使用レポート：日々の使用傾向とモデル呼び出し状況を追跡できます。
• トークン消費指標：入力、完了、および総トークンの使用状況を監視できます。
• インタラクティブなインターフェイス：自然言語でBedrockの使用データをクエリし、Claudeを使って対話できます。

📦 インストール

1. uvをインストールします。

   # macOSとLinuxの場合
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

   # Windowsの場合
   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
   

2. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/dheerajoruganty/aws-bedrock-logs-mcp-server.git
   cd aws-bedrock-logs-mcp-server
   

3. Python仮想環境を設定し、依存関係をインストールします。

   uv venv && source .venv/bin/activate && uv pip sync pyproject.toml
   

   Windowsの場合は、

   uv venv && .venv\Scripts\activate && uv pip sync pyproject.toml
   

4. AWS資格情報を設定します。

   mkdir -p ~/.aws
   # ~/.aws/credentialsと~/.aws/configに資格情報を設定します
   

💻 使用例

基本的な使用法

サーバーの起動

以下のコマンドを実行してサーバーを起動します。

python cloudwatch_mcp_server.py

デフォルトでは、サーバーはstdioトランスポートを使用してMCPクライアントと通信します。

Claudeデスクトップの設定

Claude Desktopでこのツールを設定します。

{
  "mcpServers": {
    "aws_bedrock_logs": {
      "command": "uv",
      "args": [
          "--directory",
          "/path/to/aws-bedrock-logs-mcp",
          "run",
          "cloudwatch_mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

ディレクトリパスをシステム上の実際のパスに置き換えてください。

高度な使用法

利用可能なツール

サーバーはClaudeに以下のツールを公開しています。

1. get_bedrock_logs_df：元のBedrock呼び出しログをpandas DataFrameとして取得します。
2. get_model_usage_stats：モデルごとの使用統計情報を取得します。
3. get_user_usage_stats：ユーザーごとの使用統計情報を取得します。
4. get_daily_usage_stats：日次の使用統計情報と傾向を取得します。

サンプルクエリ

MCP対応のインターフェイスを通じてClaudeに接続すると、以下のような質問をすることができます。

• "過去7日間のBedrock使用統計を表示して"
• "各モデルの平均トークン消費量はいくらですか？"
• "総トークン数でランク付けされたBedrockの主要ユーザーは誰ですか？"
• "日次のモデル呼び出しの内訳を提供して"

🔧 技術詳細

プロジェクト構造

• cloudwatch_mcp_server.py：MCPツールを実装する主要なサーバーコードです。
• pyproject.toml：プロジェクトの依存関係とメタデータです。
• Dockerfile：デプロイ用のコンテナ定義です。

依存関係

主な依存関係は以下の通りです。

• boto3：AWSとのやり取りに使用するPython SDKです。
• mcp[cli]：Anthropicのモデル制御プロトコルライブラリです。
• pandas：データ操作と分析に使用します。
• pydantic：Pythonの型アノテーションを使用したデータ検証です。

📄 ライセンス

MITライセンス

謝辞

• このツールはAnthropicのMCPフレームワークを使用しています。
• AWS CloudWatch Logs APIをベースに構築されています。
• FastMCPを使用してサーバー側を実装しています。