AI-agent til AWS Cost Explorer MCP
Analysér og visualisér problemfrit dit AWS-cloudforbrug og brugen af Amazon Bedrock-modeller med AWS Cost Explorer MCP Serveren. Forbind Anthropic’s Claude og LangGraph-agenter til dine AWS Cost Explorer- og CloudWatch-data for robust omkostningsanalyse og handlingsorienterede indsigter – alt sammen i naturligt sprog. Få detaljerede opdelinger efter tjeneste, region og instanstype, og automatiser forbrugsrapportering på tværs af flere AWS-konti med sikker, skalerbar MCP-protokol-integration.
Automatiserede AWS-forbrugs- og brugerindsigter
Giv dit team adgang til detaljerede AWS-forbrugsdata og Bedrock-modelbrug i realtid. MCP-serveren forbinder direkte til AWS Cost Explorer og CloudWatch Logs og giver Claude-drevne forespørgsler i naturligt sprog samt detaljerede opdelinger pr. dag, region, tjeneste og instanstype. Visualisér, spor og optimer dine cloud-investeringer uden komplekse dashboards.
- EC2-forbrugsanalyse.
- Få detaljerede opdelinger af dit EC2-forbrug for den seneste dag, så du hurtigt kan identificere omkostningsdrivere.
- Bedrock-forbrugssporing.
- Overvåg Amazon Bedrock-brug efter region, bruger og model de seneste 30 dage for avanceret omkostningsallokering.
- Serviceomkostningsrapporter.
- Analysér forbrug på tværs af alle AWS-tjenester med data opdelt efter dag, region, tjeneste og instanstype.
- Spørgsmål i naturligt sprog.
- Forespørg på dit AWS-forbrug ved hjælp af samtaleprægede prompts med Claude- eller LangGraph-agenter.
Nem omkostningsstyring på tværs af flere konti
Saml sikkert AWS-forbrugsdata på tværs af flere AWS-konti ved at udnytte IAM cross-account-roller. MCP-serveren gør det muligt for agenter at hente forbrugsdata fra forskellige konti i ét samlet interface, hvilket effektiviserer finansielle operationer på tværs af clouds og sikrer, at dit team får et centraliseret overblik over cloud-udgifter.
- Datahentning på tværs af konti.
- Få adgang til og konsolider forbrugsdata fra flere AWS-konti med IAM-rolleforudsætning.
- Sikker fjernadgang.
- Udrul via HTTPS eller SSE for sikker, skalerbar adgang for LangGraph-agenter eller eksterne klienter.
- Fleksibel udrulning.
- Kør lokalt, via Docker eller på Amazon EC2 for fuld kontrol over din infrastruktur og compliance.
Kraftfulde værktøjer til omkostningsanalyse
Udnyt en række indbyggede analyseværktøjer – få EC2-forbrug pr. dag, detaljerede opdelinger pr. dag og statistik over Bedrock-modelbrug. Integrer problemfrit med Chainlit, LangGraph og Claude Desktop for samtalebaseret omkostningsstyring og rapportering skræddersyet til din virksomheds behov.
- Forudbyggede omkostningsværktøjer.
- Brug indbyggede værktøjer til EC2-forbrug, daglige/månedlige opdelinger og Bedrock-modelanalyse.
- Problemfri agentintegration.
- Forbind med Claude Desktop, LangGraph og Chainlit til workflow-automatisering og rapportering.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige integrationsværktøjer til AWS Cost Explorer MCP
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af AWS Cost Explorer MCP-integrationen:
- get_ec2_spend_last_day
Henter EC2-forbrugsdata for den foregående dag.
- get_detailed_breakdown_by_day
Leverer en omfattende analyse af omkostninger efter region, tjeneste og instanstype.
- get_bedrock_daily_usage_stats
Leverer en daglig opdeling af modelbrug efter region og brugere.
- get_bedrock_hourly_usage_stats
Leverer en timespecifik daglig opdeling af modelbrug efter region og brugere.
Få handlingsrettede AWS-omkostningsindsigter med FlowHunt
Få interaktiv AWS-omkostningsanalyse med AWS Cost Explorer MCP Server. Book en live demo og se, hvordan du kan overvåge og optimere dit cloud-forbrug, eller prøv FlowHunt gratis i dag.
Hvad er AWS Cost Explorer MCP Server
AWS Cost Explorer MCP Server er en specialiseret middleware-server designet til at eksponere AWS Cost Explorer API-funktionalitet via MCP (Modular Command Platform)-interfacet. Udviklet af AWS Labs gør denne server det muligt for brugere at analysere, overvåge og visualisere deres AWS-omkostninger og forbrugsdata på en strømlinet og tilgængelig måde. Tjenesten muliggør avancerede forespørgsler, omkostningssammenligning, prognoser og rapportering – alt sammen gennem naturlig sprogbehandling – hvilket gør det lettere for ingeniør-, økonomi- og driftsteams at forstå, styre og optimere cloud-forbrug. Integrationsmulighederne muliggør problemfri workflows med AI-drevne assistenter og automatiseringsplatforme, hvilket øger produktiviteten og den finansielle styring i organisationer, der benytter AWS-infrastruktur.
Funktionalitet
Hvad vi kan gøre med AWS Cost Explorer MCP Server
Med AWS Cost Explorer MCP Server kan brugere låse op for en række kraftfulde muligheder for omkostningsstyring og analyse. Platformen muliggør detaljerede opdelinger af forbrug, historiske og prognosebaserede rapporter samt interaktive forespørgsler i naturligt sprog – alt sammen tilgængeligt via AI-agenter eller programmatisk.
- Analysér AWS-omkostninger og forbrug
- Få indsigt i dine AWS-forbrugsmønstre og identificér de største omkostningscentre.
- Sammenlign omkostninger på tværs af perioder
- Sammenlign nemt dine cloud-udgifter mellem brugerdefinerede datointervaller eller faktureringsperioder.
- Forudsig fremtidige omkostninger
- Generér prognoser for dine forventede AWS-omkostninger for at forbedre budgettering og planlægning.
- Forespørg på omkostningsdata med naturligt sprog
- Brug intuitive forespørgsler på almindeligt dansk for at udtrække detaljerede omkostnings- og forbrugsoplysninger.
- Integrér med AI-agenter og automatisering
- Forbind analyse af omkostningsdata problemfrit i dine workflows, dashboards og automatiseringsrutiner.
Hvordan AI-agenter får værdi af AWS Cost Explorer MCP Server
AI-agenter kan udnytte AWS Cost Explorer MCP Server til at levere realtids, automatiseret omkostningsanalyse og rapportering inden for bredere cloud management-workflows. Ved at integrere adgang til omkostningsdata med forståelse af naturligt sprog kan AI-agenter proaktivt advare brugere om afvigelser, optimere ressourceallokering og understøtte beslutningstagning med handlingsrettede finansielle indsigter – alt sammen uden manuel indgriben.