DoiT anuncia hoy el lanzamiento de su servidor de Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) para DoiT Cloud Intelligence™, que te permite obtener al instante información sobre el uso de tu nube formulando preguntas en lenguaje llano a través de cualquier herramienta de Modelo de Lenguaje Extenso (LLM) que admita MCP, como Claude y Cursor.
Con el servidor MCP de DoiT, cualquier persona puede hacer preguntas complejas sobre su uso de la nube o de los servicios integrados (OpenAI, DataHub, Snowflake) y obtener respuestas precisas en tiempo real:
- Analista de FinOps: "¿Qué SKU por encima de $XXX experimentaron la mayor variación de gasto respecto al mes pasado?"
- Director de Ingeniería: "¿Por qué se han duplicado nuestros costes de transferencia de datos de la noche a la mañana?"
- Arquitecto de la nube: "¿Qué servicios están infrautilizados en nuestras cuentas de AWS?"
- DIRECTOR FINANCIERO: "¿Qué unidad de negocio está sobrepasando su presupuesto para la nube?"
- Propietario de producto: "¿Cuánto estamos gastando en servicios de apoyo al Producto X?"
¿Por qué permite esto el Protocolo de Contexto Modelo (MCP)?
Normalmente, cuando utilizas herramientas LLM, están limitadas por su límite de conocimientos y su contexto.
Por ejemplo, no puedes preguntar a Claude o ChatGPT sobre una actualización de precios de un servicio en la nube lanzada recientemente. Todavía no sabe que existe.
O intenta preguntar por qué tus costes de EC2 se duplicaron la semana pasada. Aunque cargues manualmente las exportaciones de facturación, expliques la estructura de etiquetado de tu equipo y expliques cómo están organizadas tus cuentas, sigues cruzando los dedos y esperando que entienda el contexto. La mayoría de las veces, obtienes una respuesta medio útil que es demasiado genérica o simplemente errónea.
Ahí es donde Modelo de Protocolo de Contexto (MCP), actuando como puente entre tus datos y el LLM. Permiten que las herramientas LLM se conecten a una fuente de datos estructurada y en tiempo real -ya sea una herramienta SaaS, una base de datos interna o una API en la nube- e inyecten ese contexto en el modelo en tiempo real.
Casos prácticos: ¿Qué puedes hacer con el Servidor del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) de DoiT?
Nuestro servidor MCP te permite aprovechar varias API de DoiT Cloud Intelligence sobre tus datos de coste y uso de la nube.
Aquí tienes algunos ejemplos de cómo puedes utilizar el servidor MCP de DoiT para analizar el coste y el uso de tu nube mediante LLMs como Claude y Cursor:
Comprende lo que impulsa tus costes en la nube
Puedes utilizar el servidor MCP de DoiT para analizar los costes de tu nube al instante con preguntas en lenguaje natural.
Por ejemplo, a continuación le hemos pedido que identifique los tres servicios de AWS más caros en abril de 2025.
Claude analizó inmediatamente nuestros datos de facturación y, aprovechando la API de informesmostró que nuestros tres cargos principales estaban relacionados con AWS Support, EC2 y S3.
Como en realidad no puedes hacer gran cosa respecto a los cargos de AWS Support, quizás quieras entender qué recursos específicos estaban impulsando nuestros costes de EC2, así que pedimos a Claude que creara un desglose detallado de nuestros principales recursos de EC2.
Pero Claude reveló que nuestro cargo más alto, con diferencia, no está relacionado con los ID de recursos, sino con un cargo de reconciliación (11.560 $) que representa el 67,58% de nuestros costes de EC2, así que le pedimos que desglosara en qué consiste ese cargo tan significativo.
Detecta las interrupciones en la nube que afectan a tus aplicaciones
También puedes utilizar el servidor MCP de DoiT para comprobar al instante si hay incidencias activas con los proveedores de la nube que utilizas que puedan estar afectando al rendimiento de tu aplicación.
Por ejemplo, Claude consultó inmediatamente la información de estado de nuestro proveedor de la nube, aprovechando la API de incidentes en la nubee identificó cuatro incidentes activos en Google Cloud, incluido un problema muy reciente de la API Vertex Gemini.
Si dependes en gran medida de estos servicios, esta visibilidad instantánea ayudaría a explicar la degradación del rendimiento que hayamos podido experimentar sin tener que comprobar manualmente varias páginas de estado o esperar a los tickets de soporte.
Utilizando el servidor MCP de DoiT, también puedes profundizar en cualquiera de las incidencias y obtener los mensajes de error específicos, la cronología y las estimaciones de resolución en cuestión de segundos. Esto ayuda a tu equipo a decidir si debe pausar los flujos de trabajo dependientes o aplicar soluciones provisionales.
Anomalías en el coste de las nubes de superficie
También puedes utilizar el servidor MCP de DoiT para preguntar sobre picos de costes / anomalías recientes. Aprovechando nuestro API de anomalíastu asistente de IA puede hacer aflorar al instante información sobre tus picos de costes en la nube más recientes y obtener visibilidad inmediata sobre qué servicios están experimentando aumentos inesperados, sus niveles de gravedad y mucho más.
Obtén ayuda directa de los expertos de DoiT
Por último, también puedes utilizar el servidor MCP de DoiT para crear tickets de soporte con nuestros Ingenieros de Fiabilidad del Cliente, tanto si estás experimentando un problema crítico de producción como si necesitas orientación estratégica sobre próximas decisiones de infraestructura.
Abrir un ticket con un Ingeniero de Fiabilidad del Cliente (CRE) de DoiT con Claude, utilizando el MCP de DoiT
Cómo ayuda el servidor MCP de DoiT a nuestros equipos internos
Como parte de su trabajo de apoyo a las iniciativas de optimización de la nube, los Ingenieros de Fiabilidad del Cliente (CRE) de DoiT dedican tiempo a crear informes de optimización de costes, planificar la capacidad, prever las necesidades de bases de datos y computación, y evaluar las anomalías en los costes.
Piyush Patil, CRE sénior de DoiT que trabaja con clientes de AWS en migraciones MAP y optimización de AWS en general, ve el servidor MCP como "...una ventaja añadida y una herramienta para obtener datos precisos de los casos en los que estamos trabajando. Será una mejora de cómo ayudamos a los clientes en sus bloqueos, presupuestos, capacidad de cálculo, proyectos futuros, etc.".
Matthias Baetens, otro CRE Senior que dirigió el desarrollo técnico de nuestro servidor MCP, también comparte el entusiasmo de Piyush:
"Es emocionante estar a la vanguardia de la innovación en IA con el lanzamiento de nuestro servidor MCP. Mejorará la forma en que apoyamos a nuestros clientes, permitiéndonos responder a preguntas complejas sobre costes de la nube en segundos en lugar de horas. Estoy impaciente por ver las formas creativas en que nuestros clientes aprovechan esta capacidad para impulsar una mejor gestión financiera de la nube y una toma de decisiones más rápida."
Este acceso conversacional a tus datos de FinOps, información sobre la nube y capacidades de asistencia significa que puedes obtener respuestas dondequiera que estés trabajando, haciendo que la gestión de los costes de la nube sea más fluida y eficiente.
Para profundizar en la arquitectura técnica y los detalles de implementación, consulta la entrada del blog de ingeniería de Matthias sobre la construcción del servidor MCP de DoiT.
Cómo instalar el Servidor del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) de DoiT
Para acceder al servidor MCP de DoiT en una herramienta de asistente de IA que admita MCP, esto es lo que necesitarás:
- Node.js v18 o superior
- Tu clave API de DoiT (obténla de tu perfil DoiT)
Una vez que tengas eso, tendrás que configurar tu herramienta de asistente de IA para que se comunique con tus datos en la nube.
Esto implica modificar tu archivo de configuración para incluir los detalles de conexión al servidor MCP de DoiT junto con la adición de tu clave API.
Tras actualizar tu configuración y reiniciar tu asistente de IA, ¡ya estás listo! Podrás preguntar por los costes de tu nube, comprobar si hay incidencias activas y analizar problemas de rendimiento mediante lenguaje natural.
Para obtener instrucciones y opciones de configuración detalladas, consulta nuestro repositorio de GitHub.
Conclusión
Es un momento realmente emocionante para el trabajo asistido por IA. Empresas como Zapier, GitHub y otros están lanzando sus propios MCP para aportar contexto en tiempo real a los flujos de trabajo cotidianos. Con el servidor MCP de DoiT, ahora puedes hacer lo mismo con tus datos de costes en la nube, obteniendo información instantánea y precisa de tus herramientas LLM.
Y esto es sólo el principio: estamos ampliando activamente nuestro servidor MCP para que sea compatible con todas las API de Inteligencia en la Nube de DoiTpor lo que pronto podrás interactuar con cualquier función de nuestra plataforma directamente a través del lenguaje natural.
Prueba el servidor MCP de DoiT por ti mismo y comprueba lo que es posible cuando tu LLM conoce realmente tu nube.
