El servidor MCP de DoiT cambia la forma de analizar tus costos de nube desde asistentes de IA. Pregunta en lenguaje natural sobre picos de gasto, caídas de servicio o anomalías de facturación y obtén respuestas inmediatas con datos reales de tu entorno cloud. Pruébalo hoy.
Hoy DoiT anuncia el lanzamiento de su servidor Model Context Protocol (MCP) para DoiT Cloud Intelligence™, con el que puedes obtener información al instante sobre tu consumo de nube haciendo preguntas en lenguaje natural desde cualquier herramienta de Large Language Model (LLM) compatible con MCP, como Claude o Cursor.
Con el servidor MCP de DoiT, cualquier persona puede hacer preguntas complejas sobre su consumo de nube o sobre servicios integrados (OpenAI, DataHub, Snowflake) y obtener respuestas precisas en tiempo real:
- Analista de FinOps: "¿Qué SKUs por encima de $XXX tuvieron la mayor variación de gasto frente al mes pasado?"
- Engineering Manager: "¿Por qué se duplicaron de la noche a la mañana nuestros costos de transferencia de datos?"
- Cloud Architect: "¿Qué servicios están subutilizados en nuestras cuentas de AWS?"
- CFO: "¿Qué unidad de negocio va camino a superar su presupuesto de nube?"
- Product Owner: "¿Cuánto estamos gastando en los servicios que dan soporte al Producto X?"
¿Por qué Model Context Protocol (MCP) hace esto posible?
Normalmente, las herramientas de LLM están limitadas por su fecha de corte de conocimiento y por el contexto disponible.
Por ejemplo, no puedes preguntarle a Claude o ChatGPT sobre una actualización reciente de precios de un servicio en la nube: sencillamente no sabe que existe.
O intenta preguntar por qué se duplicaron tus costos de EC2 la semana pasada. Aunque cargues manualmente los exportes de facturación, expliques la estructura de etiquetado de tu equipo y detalles cómo están organizadas tus cuentas, igual te toca cruzar los dedos esperando que entienda el contexto. La mayoría de las veces, la respuesta llega a medias: o demasiado genérica o directamente equivocada.
Ahí es donde entra Model Context Protocol (MCP), que actúa como puente entre tus datos y el LLM. Permite que las herramientas de LLM se conecten a fuentes de datos en vivo y estructuradas —ya sea una herramienta SaaS, una base de datos interna o una API de nube— e inyecten ese contexto al modelo en tiempo real.
Casos de uso: ¿qué puedes hacer con el servidor Model Context Protocol (MCP) de DoiT?
Nuestro servidor MCP te permite aprovechar varias APIs de DoiT Cloud Intelligence sobre tus datos de costo y consumo de nube.
Estos son algunos ejemplos de cómo puedes usar el servidor MCP de DoiT para analizar tus costos y consumo de nube desde LLMs como Claude y Cursor:
Entiende qué está moviendo tus costos de nube
Puedes usar el servidor MCP de DoiT para analizar tus costos de nube al instante con preguntas en lenguaje natural.
Por ejemplo, abajo le pedimos que identificara los tres servicios de AWS más caros en abril de 2025.
Claude analizó de inmediato nuestros datos de facturación y, apoyándose en la Reports API, mostró que nuestros tres principales cargos correspondían a AWS Support, EC2 y S3.
Claude accediendo a datos de facturación en tiempo real a través del MCP de DoiT para analizar los principales gastos de AWS
Como contra los cargos de AWS Support no hay mucho que hacer, quizá te interese entender qué recursos específicos están moviendo los costos de EC2, así que le pedimos a Claude un desglose detallado de nuestros principales recursos de EC2.
Documento creado a través de la conexión MCP de DoiT que muestra que los costos de EC2 están impulsados principalmente por Reconciliation Charges, junto con recomendaciones de optimización.
Pero Claude reveló que, por mucho, nuestro mayor cargo no estaba asociado a IDs de recursos, sino a un cargo de reconciliación ($11,560) que representa el 67.58% de los costos de EC2, así que le pedimos que desglosara qué compone ese cargo tan significativo.
El servidor MCP de DoiT impulsando un análisis detallado de los cargos de reconciliación de AWS EC2, con las instancias t3.nano como mayor contribuyente.
Detecta caídas de nube que afectan a tus aplicaciones
También puedes usar el servidor MCP de DoiT para revisar al instante incidentes activos en los proveedores de nube que utilizas y que podrían estar afectando el rendimiento de tu aplicación.
Por ejemplo, Claude consultó de inmediato la información de estado de nuestro proveedor de nube apoyándose en la Cloud Incidents API, e identificó cuatro incidentes activos en Google Cloud, incluido un problema muy reciente con la API de Vertex Gemini.
Claude usando la Cloud Incidents API de DoiT para identificar cuatro incidentes activos de Google Cloud que afectan el rendimiento de la aplicación en distintos servicios.
Si dependes mucho de estos servicios, esta visibilidad inmediata ayuda a explicar la degradación de rendimiento que podrías estar experimentando, sin tener que revisar manualmente varias páginas de estado o esperar tickets de soporte.
Con el servidor MCP de DoiT también puedes profundizar en cualquier incidente y obtener los mensajes de error específicos, la línea de tiempo y los tiempos estimados de resolución en segundos. Así, tu equipo puede decidir si pausar workflows dependientes o aplicar soluciones temporales.
Identifica anomalías de costo en la nube
También puedes usar el servidor MCP de DoiT para preguntar por picos o anomalías recientes de costo. Apoyándose en nuestra Anomalies API, tu asistente de IA puede mostrarte al instante información sobre tus picos de costo más recientes y darte visibilidad inmediata de qué servicios están registrando aumentos inesperados, su nivel de severidad y más.
El servidor MCP de DoiT permite que Claude identifique al instante cinco anomalías recientes de costo en AWS, con montos exactos en dólares y niveles de severidad.
Recibe ayuda directa de los expertos de DoiT
Por último, también puedes usar el servidor MCP de DoiT para abrir tickets de soporte con nuestros Customer Reliability Engineers, ya sea que estés enfrentando un problema crítico en producción o que necesites orientación estratégica sobre próximas decisiones de infraestructura.
Apertura de un ticket con un Customer Reliability Engineer (CRE) de DoiT desde Claude, usando el MCP de DoiT.
Cómo el servidor MCP de DoiT ayuda a nuestros equipos internos
Como parte de su trabajo apoyando iniciativas de optimización de nube, los Customer Reliability Engineers (CREs) de DoiT dedican tiempo a elaborar reportes de optimización de costos, planificar capacidad, proyectar necesidades de base de datos y cómputo, y evaluar anomalías de costo.
Piyush Patil, CRE senior de DoiT que trabaja con clientes de AWS en migraciones MAP y en optimización de AWS en general, ve el servidor MCP como "…un beneficio adicional y una herramienta para obtener datos precisos en los casos en los que estamos trabajando. Va a potenciar la forma en que ayudamos a los clientes con sus bloqueos, presupuestos, capacidad de cómputo, proyectos futuros, etc."
Matthias Baetens, otro Senior CRE que lideró el desarrollo técnico de nuestro servidor MCP, comparte el entusiasmo de Piyush:
"Es emocionante estar a la vanguardia de la innovación en IA con el lanzamiento de nuestro servidor MCP. Va a mejorar la forma en que apoyamos a nuestros clientes, permitiéndonos responder preguntas complejas sobre costos de nube en segundos en lugar de horas. Tengo muchas ganas de ver las formas creativas en que los clientes aprovechan esta capacidad para mejorar su gestión financiera de la nube y agilizar la toma de decisiones."
Este acceso conversacional a tus datos de FinOps, insights de nube y capacidades de soporte significa que puedes obtener respuestas justo donde ya estás trabajando, lo que vuelve la gestión de costos de nube mucho más fluida y eficiente.
Si quieres profundizar en la arquitectura técnica y los detalles de implementación, revisa el post de ingeniería de Matthias sobre cómo se construyó el servidor MCP de DoiT.
Cómo instalar el servidor Model Context Protocol (MCP) de DoiT
Para usar el servidor MCP de DoiT en un asistente de IA compatible con MCP, esto es lo que necesitas:
- Node.js v18 o superior
- Tu API key de DoiT (la encuentras en tu perfil de DoiT)
Una vez que la tengas, deberás configurar tu asistente de IA para que se comunique con tus datos de nube.
Esto implica modificar tu archivo de configuración para incluir los detalles de conexión del servidor MCP de DoiT y agregar tu API key.
Después de actualizar la configuración y reiniciar tu asistente de IA, ¡listo! Podrás preguntar sobre tus costos de nube, revisar incidentes activos y analizar problemas de rendimiento en lenguaje natural.
Para instrucciones detalladas de configuración y opciones, visita nuestro repositorio de GitHub.
Conclusión
Es un momento muy emocionante para el trabajo asistido por IA. Empresas como Zapier, GitHub y muchas más están lanzando sus propios MCPs para llevar contexto en tiempo real al trabajo del día a día. Con el servidor MCP de DoiT, ahora puedes hacer lo mismo con los datos de costos de tu nube y obtener insights precisos e instantáneos desde tus herramientas LLM.
Y esto es apenas el comienzo: estamos expandiendo activamente nuestro servidor MCP para que soporte todas las APIs de DoiT Cloud Intelligence, así que muy pronto podrás interactuar con cualquier funcionalidad de nuestra plataforma directamente en lenguaje natural.
Prueba el servidor MCP de DoiT y descubre todo lo que es posible cuando tu LLM realmente conoce tu nube.