Minimalist AWS cost analytics SaaS environment illustration

AI-agent för AWS Cost Explorer MCP

Analysera och visualisera enkelt dina AWS-molnutgifter och användning av Amazon Bedrock-modeller med AWS Cost Explorer MCP Server. Anslut Anthropic’s Claude och LangGraph-agenter till din AWS Cost Explorer och CloudWatch-data för robust kostnadsanalys och handlingsbara insikter om utgifter – allt i naturligt språk. Få detaljerade uppdelningar per tjänst, region och instanstyp och automatisera kostnadsrapportering över flera AWS-konton med säker och skalbar MCP-protokollintegration.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
AWS spend and usage analysis illustration

Automatiserade AWS-utgifts- & användningsinsikter

Gör det möjligt för ditt team att få tillgång till detaljerad AWS-utgiftsdata och Bedrock-modellanvändning i realtid. MCP-servern ansluter direkt till AWS Cost Explorer och CloudWatch Logs och erbjuder Claude-drivna naturliga språkfrågor samt detaljerade uppdelningar per dag, region, tjänst och instanstyp. Visualisera, följ upp och optimera dina molninvesteringar utan komplicerade dashboards.

EC2-utgiftsanalys.
Få detaljerade uppdelningar av dina EC2-utgifter för den senaste dagen, vilket hjälper dig att snabbt identifiera kostnadsdrivare.
Bedrock-utgiftsuppföljning.
Övervaka Amazon Bedrock-användning per region, användare och modell de senaste 30 dagarna för avancerad kostnadsfördelning.
Tjänstekostnadsrapporter.
Analysera utgifter över alla AWS-tjänster med data segmenterat per dag, region, tjänst och instanstyp.
Naturliga språkfrågor.
Fråga om dina AWS-utgifter med konversationella kommandon via Claude eller LangGraph-agenter.
Multi-account AWS cost management vector illustration

Enkel kostnadshantering för flera konton

Samla AWS-utgiftsdata säkert över flera AWS-konton genom att använda IAM cross-account-roller. MCP-servern låter agenter hämta kostnadsdata från olika konton i ett och samma gränssnitt, vilket effektiviserar finansiella multi-moln-operationer och ger ditt team en centraliserad översikt över molnutgifter.

Cross-account datahämtning.
Kom åt och konsolidera utgiftsdata från flera AWS-konton med hjälp av IAM rollantagning.
Säker fjärråtkomst.
Distribuera via HTTPS eller SSE för säker och skalbar åtkomst för LangGraph-agenter eller fjärrklienter.
Flexibel distribution.
Kör lokalt, via Docker eller på Amazon EC2 för full kontroll över din infrastruktur och efterlevnad.
AWS cost analysis tools SaaS illustration

Kraftfulla verktyg för kostnadsanalys

Dra nytta av en uppsättning inbyggda analysverktyg – få EC2:s dagliga utgifter, detaljerade uppdelningar per dag och statistik över Bedrock-modellanvändning. Integrera sömlöst med Chainlit, LangGraph och Claude Desktop för konversationell kostnadshantering och rapportering anpassad till ditt företags behov.

Förbyggda kostnadsverktyg.
Använd inbyggda verktyg för EC2-utgifter, daglig/månatlig uppdelning och Bedrock-modellanalys.
Sömlös agentintegration.
Anslut till Claude Desktop, LangGraph och Chainlit för arbetsflödesautomatisering och rapportering.

MCP-INTEGRATION

Tillgängliga integrationsverktyg för AWS Cost Explorer MCP

Följande verktyg är tillgängliga som en del av AWS Cost Explorer MCP-integrationen:

get_ec2_spend_last_day

Hämtar EC2-utgiftsdata för föregående dag.

get_detailed_breakdown_by_day

Levererar en omfattande analys av kostnader per region, tjänst och instanstyp.

get_bedrock_daily_usage_stats

Ger en daglig uppdelning av modellens användning per region och användare.

get_bedrock_hourly_usage_stats

Ger en daglig, per timme, uppdelning av modellens användning per region och användare.

Få handlingsbara AWS-kostnadsinsikter med FlowHunt

Lås upp interaktiva AWS-kostnadsanalyser med AWS Cost Explorer MCP Server. Boka en live-demo för att se hur du kan övervaka och optimera dina molnutgifter, eller prova FlowHunt gratis redan idag.

AWS Cost Explorer MCP Server landing page screenshot

Vad är AWS Cost Explorer MCP Server

AWS Cost Explorer MCP Server är en specialiserad mellanserver utformad för att exponera AWS Cost Explorer API-funktionalitet via MCP (Modular Command Platform)-gränssnittet. Utvecklad av AWS Labs gör denna server det möjligt för användare att analysera, övervaka och visualisera sina AWS-kostnader och användningsdata på ett smidigt och tillgängligt sätt. Tjänsten möjliggör avancerade frågor, kostnadsjämförelser, prognoser och rapportering – allt via naturlig språkförståelse – vilket förenklar för teknik-, ekonomi- och driftteam att förstå, hantera och optimera molnutgifter. Integrationsmöjligheterna möjliggör sömlösa arbetsflöden med AI-drivna assistenter och automationsplattformar, vilket höjer produktiviteten och den finansiella styrningen hos organisationer som använder AWS-infrastruktur.

Kapabiliteter

Vad vi kan göra med AWS Cost Explorer MCP Server

Med AWS Cost Explorer MCP Server kan användare låsa upp en rad kraftfulla funktioner för kostnadshantering och analys. Plattformen möjliggör detaljerade uppdelningar av kostnadsanvändning, historisk och prognostiserad rapportering samt interaktiva frågor med naturligt språk – allt tillgängligt via AI-agenter eller programmatiskt.

Analysera AWS-kostnader och användning
Få insikt i dina AWS-utgiftsmönster och identifiera de största kostnadsdrivarna.
Jämför kostnader över tidsperioder
Jämför enkelt dina molnutgifter mellan valfria datumintervall eller faktureringscykler.
Prognostisera framtida kostnader
Generera prognoser för dina förväntade AWS-kostnader för att förbättra budgetering och planering.
Fråga kostnadsdata med naturligt språk
Använd intuitiva, lättförståeliga frågor för att ta fram detaljerad kostnads- och användningsinformation.
Integrera med AI-agenter och automation
Koppla smidigt samman kostnadsanalys med dina arbetsflöden, dashboards och automationsrutiner.
vectorized server and ai agent

Hur AI-agenter drar nytta av AWS Cost Explorer MCP Server

AI-agenter kan använda AWS Cost Explorer MCP Server för att tillhandahålla realtidsdriven, automatiserad kostnadsanalys och rapportering inom bredare molnhanteringsflöden. Genom att integrera åtkomst till kostnadsdata med förståelse för naturligt språk kan AI-agenter proaktivt varna användare för avvikelser, optimera resursallokering och stödja beslutsfattande med handlingsbara ekonomiska insikter – allt utan manuell inblandning.