Minimalistisk illustrasjon av AWS kostnadsanalyse SaaS-miljø

AI-agent for AWS Cost Explorer MCP

Analyser og visualiser AWS-skylutt og Amazon Bedrock-modellbruk sømløst med AWS Cost Explorer MCP Server. Koble Anthropic’s Claude og LangGraph-agenter til dine AWS Cost Explorer- og CloudWatch-data for robust kostnadsanalyse og handlingsrettede innsikter om forbruk – alt på naturlig språk. Få detaljerte oppdelinger etter tjeneste, region og instanstype, og automatiser forbruksrapportering på tvers av flere AWS-kontoer med sikker, skalerbar MCP-protokollintegrasjon.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Illustrasjon av AWS-forbruks- og bruksanalyse

Automatiserte AWS forbruks- og bruksinnsikter

Gi teamet ditt tilgang til detaljerte AWS-forbruksdata og Bedrock-modellbruk i sanntid. MCP-serveren kobler seg direkte til AWS Cost Explorer og CloudWatch-logger, og gir Claude-drevet spørring med naturlig språk og detaljerte oppdelinger etter dag, region, tjeneste og instanstype. Visualiser, spor og optimaliser dine skyinvesteringer uten komplekse dashbord.

EC2-forbruksanalyse.
Få detaljerte oppdelinger av EC2-forbruket ditt for siste dag, slik at du raskt kan identifisere kostnadsdrivere.
Bedrock-forbruksoppfølging.
Overvåk Amazon Bedrock-bruk etter region, bruker og modell de siste 30 dagene for avansert kostnadsallokering.
Tjenestekostnadsrapporter.
Analyser forbruk på tvers av alle AWS-tjenester, med data segmentert etter dag, region, tjeneste og instanstype.
Naturlige språkspørringer.
Spør om AWS-forbruket ditt med samtalebaserte meldinger til Claude eller LangGraph-agenter.
Vektorillustrasjon for kostnadsstyring i flere AWS-kontoer

Enkel kostnadsstyring for flere kontoer

Samle AWS-forbruksdata sikkert på tvers av flere AWS-kontoer ved å bruke IAM tverrkontoroller. MCP-serveren lar agenter hente kostnadsdata fra ulike kontoer i ett grensesnitt, som forenkler økonomiske operasjoner på tvers av flere skyer og gir teamet ditt et sentralisert overblikk over skyutgifter.

Tverrkontodata-innhenting.
Få tilgang til og konsolider forbruksdata fra flere AWS-kontoer ved bruk av IAM-rolleantakelse.
Sikker ekstern tilgang.
Distribuer over HTTPS eller SSE for sikker, skalerbar tilgang fra LangGraph-agenter eller eksterne klienter.
Fleksibel distribusjon.
Kjør lokalt, via Docker eller på Amazon EC2 for full kontroll over din infrastruktur og etterlevelsesbehov.
SaaS-illustrasjon for AWS kostnadsanalyseverktøy

Kraftige verktøy for kostnadsanalyse

Utnytt et sett med innebygde analyseverktøy – få EC2-dagsforbruk, detaljerte oppdelinger per dag og Bedrock-modellbruksstatistikk. Integrer sømløst med Chainlit, LangGraph og Claude Desktop for samtalebasert kostnadsstyring og rapportering tilpasset din virksomhet.

Ferdigbygde kostnadsverktøy.
Bruk innebygde verktøy for EC2-forbruk, daglige/månedlige oppdelinger og Bedrock-modellanalyse.
Sømløs agentintegrasjon.
Koble til Claude Desktop, LangGraph og Chainlit for arbeidsflytautomatisering og rapportering.

MCP-INTEGRASJON

Tilgjengelige verktøy for AWS Cost Explorer MCP-integrasjon

Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av AWS Cost Explorer MCP-integrasjonen:

get_ec2_spend_last_day

Henter EC2-forbruksdata for forrige dag.

get_detailed_breakdown_by_day

Leverer en omfattende analyse av kostnader etter region, tjeneste og instanstype.

get_bedrock_daily_usage_stats

Leverer en daglig oppdeling av modellbruk etter region og brukere.

get_bedrock_hourly_usage_stats

Leverer en daglig og timebasert oppdeling av modellbruk etter region og brukere.

Få handlingsrettede innsikter i AWS-forbruk med FlowHunt

Lås opp interaktiv AWS kostnadsanalyse med AWS Cost Explorer MCP Server. Bestill en live demo for å se hvordan du kan overvåke og optimalisere skyforbruket ditt, eller prøv FlowHunt gratis i dag.

Skjermbilde av AWS Cost Explorer MCP Server-landingssiden

Hva er AWS Cost Explorer MCP Server

AWS Cost Explorer MCP Server er en spesialisert mellomvareserver utviklet for å eksponere AWS Cost Explorer API-funksjonalitet via MCP (Modular Command Platform)-grensesnittet. Utviklet av AWS Labs, gjør denne serveren det mulig for brukere å analysere, overvåke og visualisere AWS-kostnader og bruksdata på en strømlinjeformet og tilgjengelig måte. Tjenesten gir avansert spørring, kostnadssammenligning, prognoser og rapportering – alt via naturlig språkprosessering, noe som gjør det enklere for ingeniør-, økonomi- og driftsteam å forstå, styre og optimalisere skykostnader. Integrasjonsmulighetene gir sømløse arbeidsflyter med AI-assistenter og automatiseringsplattformer, og øker produktiviteten og økonomistyringen i organisasjoner som bruker AWS-infrastruktur.

Funksjonalitet

Hva vi kan gjøre med AWS Cost Explorer MCP Server

Med AWS Cost Explorer MCP Server kan brukere låse opp en rekke kraftige funksjoner for kostnadsstyring og analyse. Plattformen muliggjør detaljerte oppdelinger av forbruk, historisk og prognosebasert rapportering samt interaktiv spørring på naturlig språk – alt tilgjengelig via AI-agenter eller programmessig.

Analyser AWS-kostnader og bruk
Få innsikt i dine AWS-forbruksmønstre og identifiser de største kostnadspostene.
Sammenlign kostnader over perioder
Sammenlign enkelt skykostnader mellom egendefinerte datoer eller faktureringssykluser.
Prognostiser fremtidige kostnader
Lag prediksjoner for forventede AWS-utgifter for å forbedre budsjettering og planlegging.
Spørr kostnadsdata med naturlig språk
Bruk intuitive, enkle spørsmål på norsk for å hente ut detaljerte kostnads- og bruksdata.
Integrer med AI-agenter og automatisering
Koble kostnadsanalyse sømløst inn i arbeidsflyter, dashbord og automatiseringsrutiner.
vektorisert server og AI-agent

Hvordan AI-agenter drar nytte av AWS Cost Explorer MCP Server

AI-agenter kan utnytte AWS Cost Explorer MCP Server til å levere sanntids, automatisert kostnadsanalyse og rapportering i bredere skyadministrasjonsarbeidsflyter. Ved å integrere kostnadsdata med forståelse av naturlig språk kan AI-agenter proaktivt varsle brukere om avvik, optimalisere ressursallokering og støtte beslutningstaking med handlingsrettede økonomiske innsikter – helt automatisk.