Fragen Sie Ihre Echtzeit-Cloud-Kosten- und Nutzungsdaten über Claude, Cursor und ChatGPT ab

Wir launchen den DoiT Cloud Intelligence™ Remote-MCP-Server, mit dem Sie ganz einfach über KI-Assistenten wie Claude, ChatGPT und Cursor auf Ihre Echtzeit-Cloud-Kosten- und Nutzungsdaten zugreifen können.

Ab sofort kann jeder Fragen zu seiner Cloud-Nutzung in natürlicher Sprache stellen, diese mit dem geschäftlichen Kontext verknüpfen – zum Beispiel: "Kannst du unseren jüngsten Datenbank-Kostenanstieg mit Jira-Tickets in Verbindung bringen?" (siehe Beispiel unten 👇) – und sofort kontextreiche Antworten erhalten.

Was ist anders beim Remote-Zugriff?

Unser Remote-MCP-Server macht das technische Setup überflüssig, das unsere zuvor veröffentlichte lokale Version erforderte. So wird die dialogbasierte Cloud-Kostenanalyse auch für Finanzteams, Führungskräfte und andere Business-Stakeholder zugänglich.

Das macht den Remote-Ansatz besonders:

• Einfache Einrichtung: Verbinden Sie KI-Tools mit Ihren Kostendaten – ganz ohne technisches Setup, ohne Node.js-Installationen oder Konfigurations-Troubleshooting, wie es bei lokal gehosteten MCP-Servern nötig ist.
• Echtzeit-Datenzugriff: Unser Remote-Server hält eine permanente Live-Verbindung zu Ihren DoiT Cloud Intelligence-Daten aufrecht und stellt sicher, dass alle auf dieselben aktuellen Informationen zugreifen – ohne manuelle Updates auf die neueste Version.

Cloud Intelligence für alle – nicht nur für technische Teams

Dieser Remote-Ansatz bringt Cloud Intelligence direkt zu nicht-technischen Rollen in Ihrem Unternehmen.

Und für noch tiefere Einblicke können Sie MCP-Server anderer Tools, die Sie nutzen (z. B. Jira, Slack, GitHub), verbinden, um den vollständigen geschäftlichen Kontext hinter Ihren Kostendaten zu verstehen:

Finanzteams können Budgetabweichungen und Prognosegenauigkeit bei monatlichen Reviews analysieren.

Beispiel: Sie können Claude nutzen, um den vollständigen geschäftlichen Kontext hinter einer 30%igen Budgetüberschreitung in Budgets zu ermitteln – indem Sie diese mit einer in Jira dokumentierten genehmigten GPU-Erhöhung verknüpfen.

Produktmanager können Feature-Profitabilität und Stückkosten für Roadmap-Entscheidungen bewerten.

Beispiel: Wenn ein neues Feature 350 $/Tag kostet (15 % über Budget), können Sie dies mit Performance-Problemen in Jira-Tasks und Zendesk-Tickets korrelieren und fundiertere Kosten-/Performance-Abwägungen ermöglichen. Operations-Teams können Infrastrukturänderungen mit Ausgabenmustern korrelieren.

Wenn Sie Claude nach einem 25%igen EC2-Kostenanstieg fragen, der durch Anomaly Detection erkannt wurde, können Sie feststellen, ob es sich um ein geplantes Skalierungsereignis handelte – indem Sie es mit einem aktuellen Deployment in Jira und Diskussionen von Ingenieuren in Slack verknüpfen.

Bereit, die vollständige Business-Story hinter Ihren Cloud-Kosten zu verstehen? Verbinden Sie sich mit dem Remote-MCP-Server von DoiT und stellen Sie Ihre Fragen.