KI-Agent für AWS Cost Explorer MCP
Analysieren und visualisieren Sie Ihre AWS-Cloud-Ausgaben und die Nutzung von Amazon Bedrock-Modellen nahtlos mit dem AWS Cost Explorer MCP Server. Verbinden Sie die Agents von Anthropic Claude und LangGraph mit Ihren AWS Cost Explorer- und CloudWatch-Daten für umfassende Kostenanalysen und verwertbare Ausgabeneinblicke – alles in natürlicher Sprache. Erhalten Sie detaillierte Aufschlüsselungen nach Dienst, Region und Instanztyp und automatisieren Sie Berichte über mehrere AWS-Konten hinweg mit sicherer, skalierbarer MCP-Protokollintegration.
Automatisierte AWS-Ausgaben- & Nutzungsanalysen
Ermöglichen Sie Ihrem Team den Zugriff auf detaillierte AWS-Kostendaten und Bedrock-Modellnutzung in Echtzeit. Der MCP-Server verbindet sich direkt mit AWS Cost Explorer und CloudWatch Logs und bietet natürliche Sprachabfragen, unterstützt von Claude, sowie detaillierte Aufschlüsselungen nach Tag, Region, Dienst und Instanztyp. Visualisieren, verfolgen und optimieren Sie Ihre Cloud-Investitionen ohne komplexe Dashboards.
- EC2-Ausgabenanalyse.
- Erhalten Sie eine detaillierte Aufschlüsselung Ihrer EC2-Ausgaben für den letzten Tag – so erkennen Sie Kostentreiber sofort.
- Bedrock-Ausgabenverfolgung.
- Überwachen Sie die Nutzung von Amazon Bedrock nach Region, Benutzer und Modell der letzten 30 Tage für fortschrittliche Kostenverteilung.
- Service-Kostenberichte.
- Analysieren Sie die Ausgaben über alle AWS-Dienste hinweg, mit Daten segmentiert nach Tag, Region, Dienst und Instanztyp.
- Abfragen in natürlicher Sprache.
- Fragen Sie Ihre AWS-Ausgaben mithilfe konversationeller Eingaben mit Claude oder LangGraph-Agenten ab.
Einfache Multi-Account-Kostenverwaltung
Aggregieren Sie AWS-Kostendaten sicher über mehrere AWS-Konten hinweg, indem Sie IAM-Cross-Account-Rollen nutzen. Der MCP-Server ermöglicht Agents, Kostendaten aus verschiedenen Konten in einer einzigen Oberfläche abzurufen, vereinfacht finanzielle Multi-Cloud-Prozesse und bietet Ihrem Team eine zentrale Übersicht über die Cloud-Ausgaben.
- Cross-Account-Datenabruf.
- Greifen Sie auf Ausgabedaten aus mehreren AWS-Konten zu und konsolidieren Sie diese per IAM-Rollenübernahme.
- Sicherer Remote-Zugriff.
- Bereitstellung über HTTPS oder SSE für sicheren, skalierbaren Zugriff durch LangGraph-Agents oder Remote-Clients.
- Flexible Bereitstellung.
- Lokaler Betrieb, via Docker oder auf Amazon EC2 – für volle Kontrolle über Infrastruktur und Compliance.
Leistungsstarke Werkzeuge für Kostenanalyse
Nutzen Sie eine Reihe integrierter Analysetools – erhalten Sie EC2-Tagesausgaben, detaillierte Aufschlüsselungen nach Tag und Statistiken zur Nutzung von Bedrock-Modellen. Integrieren Sie nahtlos Chainlit, LangGraph und Claude Desktop für konversationelles Kostenmanagement und maßgeschneiderte Berichte für Ihr Unternehmen.
- Vorgefertigte Kosten-Tools.
- Nutzen Sie integrierte Tools für EC2-Ausgaben, Tages-/Monatsaufschlüsselungen und Bedrock-Modellanalysen.
- Nahtlose Agent-Integration.
- Verbinden Sie Claude Desktop, LangGraph und Chainlit für Workflow-Automatisierung und Berichterstattung.
MCP-INTEGRATION
Verfügbare Integrationswerkzeuge für AWS Cost Explorer MCP
Folgende Werkzeuge sind Teil der AWS Cost Explorer MCP-Integration:
- get_ec2_spend_last_day
Ruft die EC2-Ausgabendaten des Vortages ab.
- get_detailed_breakdown_by_day
Liefert eine umfassende Analyse der Kosten nach Region, Dienst und Instanztyp.
- get_bedrock_daily_usage_stats
Gibt eine tägliche Aufschlüsselung der Modellnutzung nach Region und Benutzern aus.
- get_bedrock_hourly_usage_stats
Gibt eine tägliche stündliche Aufschlüsselung der Modellnutzung nach Region und Benutzern aus.
Erhalten Sie verwertbare AWS-Ausgabeneinblicke mit FlowHunt
Entdecken Sie interaktive AWS-Kostenanalysen mit dem AWS Cost Explorer MCP Server. Buchen Sie eine Live-Demo, um zu sehen, wie Sie Ihre Cloud-Ausgaben überwachen und optimieren können, oder testen Sie FlowHunt noch heute kostenlos.
Was ist der AWS Cost Explorer MCP Server
Der AWS Cost Explorer MCP Server ist ein spezialisierter Middleware-Server, der die Funktionalitäten der AWS Cost Explorer API über die MCP (Modular Command Platform)-Schnittstelle bereitstellt. Entwickelt von AWS Labs, ermöglicht dieser Server es Nutzern, AWS-Kosten- und Nutzungsdaten effizient zu analysieren, zu überwachen und zu visualisieren. Der Dienst erlaubt fortschrittliche Abfragen, Kostenvergleiche, Prognosen und Berichte – alles mittels natürlicher Sprachverarbeitung. So können Entwicklungs-, Finanz- und Betriebsteams Cloud-Ausgaben einfacher verstehen, steuern und optimieren. Dank seiner Integrationsfähigkeit sind nahtlose Workflows mit KI-gestützten Assistenten und Automatisierungsplattformen möglich, was die Produktivität und finanzielle Steuerung in Unternehmen mit AWS-Infrastruktur verbessert.
Funktionen
Was wir mit dem AWS Cost Explorer MCP Server tun können
Mit dem AWS Cost Explorer MCP Server können Nutzer eine Vielzahl leistungsstarker Kostenmanagement- und Analysefunktionen nutzen. Die Plattform ermöglicht detaillierte Kostenaufschlüsselungen, historische und prognostizierte Berichte sowie interaktive Abfragen in natürlicher Sprache – alles zugänglich über KI-Agenten oder programmatisch.
- Analysieren Sie AWS-Kosten und -Nutzung
- Gewinnen Sie Einblicke in Ihre AWS-Ausgabemuster und identifizieren Sie die größten Kostenverursacher.
- Vergleichen Sie Kosten über Zeiträume
- Vergleichen Sie Ihre Cloud-Ausgaben einfach zwischen benutzerdefinierten Zeiträumen oder Abrechnungszyklen.
- Prognostizieren Sie zukünftige Kosten
- Erstellen Sie Vorhersagen zu Ihren erwarteten AWS-Kosten zur Verbesserung von Budgetierung und Planung.
- Abfragen von Kostendaten in natürlicher Sprache
- Nutzen Sie intuitive, deutschsprachige Abfragen, um detaillierte Kosten- und Nutzungsinformationen zu extrahieren.
- Integration mit KI-Agenten und Automatisierung
- Binden Sie die Kostenanalyse nahtlos in Ihre Workflows, Dashboards und Automatisierungsroutinen ein.
Wie KI-Agenten vom AWS Cost Explorer MCP Server profitieren
KI-Agenten können den AWS Cost Explorer MCP Server nutzen, um in Echtzeit automatisierte Kostenanalysen und Berichte in umfassende Cloud-Management-Workflows einzubinden. Durch die Verbindung von Kostendatenzugriff mit natürlichem Sprachverständnis können KI-Agenten Nutzer proaktiv auf Auffälligkeiten hinweisen, Ressourcenallokationen optimieren und fundierte finanzielle Einblicke für Entscheidungen liefern – alles ohne manuelles Eingreifen.