Illustrazione ambiente SaaS analisi costi AWS minimalista

Agente IA per AWS Cost Explorer MCP

Analizza e visualizza senza sforzo la spesa cloud AWS e l’utilizzo dei modelli Amazon Bedrock con il server AWS Cost Explorer MCP. Collega gli agenti Claude di Anthropic e LangGraph ai dati AWS Cost Explorer e CloudWatch per un’analisi robusta dei costi e insight azionabili sulla spesa, tutto in linguaggio naturale. Ottieni dettagli per servizio, regione e tipo di istanza e automatizza i report di spesa su più account AWS tramite un’integrazione MCP sicura e scalabile.

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Illustrazione analisi spesa e utilizzo AWS

Insight automatizzati su spesa e utilizzo AWS

Dai al tuo team accesso in tempo reale a dati dettagliati sulla spesa AWS e all'utilizzo dei modelli Bedrock. Il server MCP si connette direttamente ad AWS Cost Explorer e CloudWatch Logs, offrendo query in linguaggio naturale potenziate da Claude e dettagli per giorno, regione, servizio e tipo di istanza. Visualizza, traccia e ottimizza i tuoi investimenti cloud senza dashboard complesse.

Analisi spesa EC2.
Ottieni dettagli sui costi EC2 dell'ultimo giorno e identifica subito i principali driver di spesa.
Monitoraggio costi Bedrock.
Monitora l'utilizzo di Amazon Bedrock per regione, utente e modello negli ultimi 30 giorni per un'allocazione avanzata dei costi.
Report costi servizi.
Analizza la spesa su tutti i servizi AWS, con dati suddivisi per giorno, regione, servizio e tipo di istanza.
Query in linguaggio naturale.
Interroga la spesa AWS tramite prompt conversazionali con agenti Claude o LangGraph.
Illustrazione vettoriale gestione costi AWS multi-account

Gestione semplificata dei costi multi-account

Aggrega in sicurezza i dati di spesa AWS da più account utilizzando ruoli IAM cross-account. Il server MCP permette agli agenti di recuperare i dati di costo da vari account in un'unica interfaccia, semplificando le operazioni finanziarie multi-cloud e offrendo una vista centralizzata delle spese cloud.

Recupero dati cross-account.
Accedi e consolida i dati di spesa da più account AWS tramite assunzione di ruolo IAM.
Accesso remoto sicuro.
Distribuisci tramite HTTPS o SSE per un accesso sicuro e scalabile da parte di agenti LangGraph o client remoti.
Deploy flessibile.
Esegui localmente, via Docker o su Amazon EC2 per avere pieno controllo su infrastruttura e conformità.
Illustrazione SaaS strumenti analisi costi AWS

Strumenti potenti per l'analisi dei costi

Sfrutta una suite di strumenti di analisi integrati: ottieni spesa giornaliera EC2, dettagli per giorno e statistiche di utilizzo dei modelli Bedrock. Integra facilmente con Chainlit, LangGraph e Claude Desktop per una gestione conversazionale dei costi e report su misura per le tue esigenze di business.

Strumenti costi predefiniti.
Usa strumenti integrati per spesa EC2, dettagli giornalieri/mensili e analitica utilizzo modelli Bedrock.
Integrazione agenti senza soluzione di continuità.
Connettiti con Claude Desktop, LangGraph e Chainlit per automazione dei flussi di lavoro e reportistica.

INTEGRAZIONE MCP

Strumenti disponibili per l'integrazione AWS Cost Explorer MCP

I seguenti strumenti sono disponibili come parte dell'integrazione AWS Cost Explorer MCP:

get_ec2_spend_last_day

Recupera i dati di spesa EC2 per il giorno precedente.

get_detailed_breakdown_by_day

Fornisce un'analisi completa dei costi per regione, servizio e tipo di istanza.

get_bedrock_daily_usage_stats

Fornisce una suddivisione giornaliera dell'utilizzo dei modelli per regione e utenti.

get_bedrock_hourly_usage_stats

Fornisce una suddivisione per ora e per giorno dell'utilizzo dei modelli per regione e utenti.

Ottieni insight azionabili sulla spesa AWS con FlowHunt

Sblocca analisi interattive dei costi AWS usando il server AWS Cost Explorer MCP. Prenota una demo live per scoprire come monitorare e ottimizzare la tua spesa cloud, oppure prova FlowHunt gratis oggi stesso.

Screenshot landing page AWS Cost Explorer MCP Server

Cos'è AWS Cost Explorer MCP Server

AWS Cost Explorer MCP Server è un server middleware specializzato progettato per esporre le funzionalità API di AWS Cost Explorer tramite l'interfaccia MCP (Modular Command Platform). Sviluppato da AWS Labs, questo server consente agli utenti di analizzare, monitorare e visualizzare dati su costi e utilizzo AWS in modo semplice e accessibile. Il servizio permette query avanzate, confronti sui costi, previsioni e reportistica, tutto tramite elaborazione del linguaggio naturale, facilitando la comprensione, gestione e ottimizzazione della spesa cloud da parte dei team di ingegneria, finanza e operations. Le capacità di integrazione abilitano flussi di lavoro fluidi con assistenti IA e piattaforme di automazione, migliorando produttività e governance finanziaria nelle organizzazioni che utilizzano infrastrutture AWS.

Funzionalità

Cosa possiamo fare con AWS Cost Explorer MCP Server

Con AWS Cost Explorer MCP Server, gli utenti possono accedere a potenti capacità di gestione e analisi dei costi. La piattaforma consente analisi dettagliate dei costi, report storici e previsionali e query interattive in linguaggio naturale, tutto accessibile tramite agenti IA o in modo programmatico.

Analizza costi e utilizzo AWS
Ottieni insight sui pattern di spesa AWS e identifica i principali centri di costo.
Confronta costi tra periodi
Confronta facilmente la spesa cloud tra intervalli di date personalizzati o cicli di fatturazione.
Prevedi costi futuri
Genera previsioni sui costi AWS previsti per migliorare budget e pianificazione.
Interroga i dati sui costi in linguaggio naturale
Usa query intuitive in linguaggio semplice per estrarre informazioni dettagliate su costi e utilizzo.
Integra con agenti IA e automazione
Collega senza sforzo l'analisi dei costi nei tuoi flussi di lavoro, dashboard e routine di automazione.
server vettoriale e agente IA

Come gli agenti IA beneficiano di AWS Cost Explorer MCP Server

Gli agenti IA possono sfruttare AWS Cost Explorer MCP Server per offrire analisi e reportistica automatizzati e in tempo reale all'interno di flussi di lavoro più ampi di gestione cloud. Integrando l'accesso ai dati di costo con la comprensione del linguaggio naturale, gli agenti IA possono allertare proattivamente su anomalie, ottimizzare l'allocazione delle risorse e supportare il decision making con insight finanziari azionabili, tutto senza intervento manuale.