Anthropic Billing MCP

人工计费MCP服务器

用于检索Anthropic计费和成本报告数据的MCP（模型上下文协议）服务器。

特性

• 从Anthropic的账单API中检索详细的成本报告
• 支持基于时间的过滤和分组
• 每日成本汇总，包括美元转换
• 支持API测试版功能
• 对大型数据集的分页支持
• 具有Zod验证的类型安全

安装

选项1：使用 claude mcp add （推荐）

# Add the MCP server from GitHub
claude mcp add anthropic-billing https://github.com/your-username/anthropic-billing-mcp

# Set your API key
claude mcp env anthropic-billing ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

选项2：手动安装

git clone https://github.com/your-username/anthropic-billing-mcp
cd anthropic-billing-mcp
npm install
npm run build

设置

1. 获取你的Anthropic 管理员API密钥 从 https://platform.claude.com/settings/admin-keys

- 注意：console.anthopic.com中的常规API密钥将不适用于计费端点 - 您需要具有帐单访问权限的管理员API密钥

1. 如果使用 claude mcp add，设置环境变量：

   claude mcp env anthropic-billing ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

1. 如果手动安装，请设置环境变量：

   export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

用法

随着 claude mcp add

安装后，服务器将自动配置并在Claude Desktop中可用。

手动配置

添加到MCP配置中（例如，在Claude Desktop配置中）：

{
  "mcpServers": {
    "anthropic-billing": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/anthropic-billing-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

可用工具

get_cost_report

从Anthropic的API检索原始成本报告数据。

参数：

• starting_at （必填）：RFC 3339时间范围开始的时间戳
• ending_at （可选）：RFC 3339时间戳表示时间范围结束
• bucket_width （可选）：时间粒度（仅“1d”）
• group_by （可选）：分组选项数组\[“workspace_id”，“description”\]
• limit （可选）：返回的最大时间段数
• page （可选）：用于分页的页面标记
• beta_headers （可选）：beta功能头数组

例子：

{
  "starting_at": "2024-01-01T00:00:00Z",
  "ending_at": "2024-01-31T23:59:59Z",
  "group_by": ["description"],
  "beta_headers": ["fast-mode-2026-02-01"]
}

get_daily_costs_summary

通过美元转换获得每日成本的格式化摘要。

参数：

• start_date （必填）：开始日期，格式为YYYY-MM-DD
• end_date （可选）：YYYY-MM-DD格式的结束日期（默认为今天）
• group_by_workspace （可选）：是否按工作区分组（默认值：false）
• group_by_description （可选）：是否按描述分组（默认：false）
• beta_headers （可选）：beta功能头数组

例子：

{
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": "2024-01-31",
  "group_by_description": true
}

演示：预算管理的实际应用

此MCP服务器支持强大的预算管理和成本分析工作流。这是一个使用它来创建全面烧毁分析的真实例子。

场景：交易利润与API成本

2026年3月，一名交易员盈利1000美元，并希望根据该预算跟踪其Anthropic API成本，以确保人工智能辅助交易决策盈利。

实时成本分析（2026年3月7日）

使用MCP服务器 get_cost_report 工具，我们检索了实际支出数据：

📊 Executive Summary
- Trading Profit This Month: $1,000.00
- Current API Costs: $91.05
- Remaining Budget: $908.95
- Days Elapsed: 7 of 31 (22.6%)
- Budget Utilization: 9.1%

📈 Key Performance Metrics
- Daily Average Cost: $13.01 ($91.05 ÷ 7 days)
- Projected Monthly Cost: $403.31 (at current rate)
- Target Daily Budget: $32.26 (1000 ÷ 31 days)
- API ROI: 1,098% ($1000 profit vs $91.05 cost)

预算燃烧率可视化

Week 1  [███████████████████████████▓▓▓▓▓] $91.05 (28% of weekly target)
Week 2  [█████████████████████████████████] $91.05 (projected)
Week 3  [█████████████████████████████████] $91.05 (projected)
Week 4  [█████████████████████████████████] $91.05 (projected)
Week 5  [█████████████▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓] $39.11 (projected)

风险评估与战略洞察

🟢 当前状态：低死亡率风险

• 低于每日预算目标59%
• 成本效益：每美元交易利润9.1¢
• 在预算范围内，按比例使用2.5倍的空间
• 出色的投资回报率展示了盈利的人工智能集成

MCP集成优势

1. 实时预算监控

# Get current month costs instantly
get_daily_costs_summary start_date=2026-03-01

2. 自动燃烧速率计算

MCP服务器无需手动调用API即可进行编程成本分析：

• 每日平均支出计算
• 基于当前使用情况的预计每月成本
• 预算差异跟踪
• 根据业务指标进行投资回报率分析

3. 多场景规划

# Scenario 1: Current pace → $403.31 monthly (40.3% of budget)
# Scenario 2: 25% increase → $504.14 monthly (50.4% of budget)
# Scenario 3: 50% increase → $604.97 monthly (60.5% of budget)

4. 与业务逻辑集成

MCP服务器允许与以下设备无缝集成：

• 考虑API成本的交易算法
• 自动预算警报和阈值
• 每决策成本优化
• 基于盈利能力的动态使用扩展

预算管理工作流程示例

# Pseudo-code showing typical workflow
def optimize_trading_strategy():
    # Get real-time costs via MCP
    current_costs = get_daily_costs_summary()
    daily_avg = current_costs.total / days_elapsed

    # Calculate remaining budget runway
    remaining_budget = trading_profit - current_costs.total
    safe_daily_spend = remaining_budget / days_remaining

    # Adjust API usage based on cost efficiency
    if daily_avg  safe_daily_spend * 1.2:
        return "SCALE_DOWN"  # Risk of budget overrun
    else:
        return "MAINTAIN"  # Optimal pace

这个真实世界的例子展示了MCP服务器如何将基本的计费数据转化为可操作的商业智能，从而实现关于人工智能投资和使用优化的数据驱动决策。

📋 完整分析可用： 看 示例/交易-预算-烧毁.md 用于完整的燃烧分析，包括每周预测、风险评估和KPI跟踪。

API响应结构

成本项目

每个成本项目包括：

• amount：以小数字符串形式表示的成本（以美分为单位）
• currency：货币代码（始终为“USD”）
• description：成本项目的描述
• model：使用的型号名称
• cost_type：成本类型（“令牌”、“web_search”、“代码执行”）
• token_type：令牌成本的令牌类型
• service_tier：服务层（“标准”、“批量”）
• context_window：使用的输入上下文窗口
• workspace_id：关联的工作区ID
• inference_geo：使用推理地理
• speed：速度级别（带beta标头）

每日摘要格式

{
  "summary": [
    {
      "date": "2024-01-01",
      "total_cost_cents": 1234,
      "total_cost_usd": "12.34",
      "items": [...]
    }
  ],
  "total_cost_cents": 50000,
  "total_cost_usd": "500.00",
  "period": {
    "start": "2024-01-01",
    "end": "2024-01-31"
  },
  "has_more": false,
  "next_page": null
}

发展

构建

npm run build

在开发中运行

npm run dev

测试

npm test

环境变量

• ANTHROPIC_API_KEY：你的肖像 管理员API密钥 从 platform.claude.com/settings/admin-keys （必填）

- 常规API密钥不起作用-计费端点需要管理员API密钥

错误处理

该服务器包括全面的错误处理功能，用于：

• 缺少API密钥
• API响应无效
• 网络错误
• 验证错误
• API费率限制

所有错误都会返回描述性消息，以帮助调试。

许可证

麻省理工学院