Cloud Intelligence™ aprovecha todo el stack tecnológico de tu equipo al realizar investigaciones de FinOps asistidas por IA.

Conecta Linear, GitHub, Notion, Atlassian o cualquier servidor MCP, y el asistente de IA trabaja en ellos desde la misma conversación en la que están tus datos de costos.

Aparece una anomalía en Cloud Intelligence™. El asistente de IA te dice qué servicio se disparó, en qué cuenta y cuánto costará aproximadamente al cierre del mes. Hasta ahora, actuar al respecto implicaba salir de la plataforma: abrir Linear o Jira, revisar si alguien ya lo había reportado, copiar los números, etiquetar al equipo responsable y volver. El asistente podía hacer el análisis, pero el seguimiento era tuyo, a mano, en otra pestaña.

Ahora también puedes delegarle el seguimiento. Cloud Intelligence™ se conecta a cualquier servidor remoto de Model Context Protocol (MCP), y el asistente usa las herramientas de ese servidor junto con las suyas.

Qué obtienes

Un administrador de Cloud Intelligence™ conecta el servidor una sola vez desde Integrations. Elige Linear, GitHub, Notion o Atlassian entre las opciones predefinidas, o pega la URL de cualquier servidor MCP que administre tu propio equipo. La plataforma se comunica con el servidor, determina cómo se autentica y lee su lista de herramientas. A partir de ahí, el asistente selecciona las herramientas conectadas igual que las integradas. Pregúntale: "¿Ya existe un issue en Linear sobre la anomalía de EKS de ayer? Si no, crea uno para el equipo de plataforma." Primero busca y luego redacta el issue con el contexto de costos ya incluido.

Cada persona autoriza su propia cuenta con el servicio externo. El asistente actúa con los permisos de ese usuario, y cada acción queda atribuida a esa persona. Si necesita un servidor que todavía no has autorizado, muestra una tarjeta de Authorize en el chat. Completa el inicio de sesión, selecciona Retry y el asistente continúa donde quedó. En Slack, ese mismo momento se convierte en un botón de Authorize que abre la consola.

También puedes guiarlo. Selecciona Add > Connected tools en el editor de mensajes y elige uno o más servidores. Quedan asociados a la conversación como chips. Desde ese momento, el asistente interpreta tu solicitud en el contexto de esos sistemas y recurre primero a sus herramientas.

La configuración es aburrida a propósito. No hay nada que instalar ni cuentas de servicio compartidas que crear. La guía de servidores MCP explica todo el proceso en unas pocas pantallas.

Medidas de control

Los administradores deciden qué herramientas puede usar el asistente, por herramienta o por grupo. Las herramientas marcadas como de solo lectura se ejecutan sin preguntar. Las herramientas de escritura vienen activadas por defecto y piden confirmación antes de ejecutarse. El asistente muestra la solicitud exacta y espera a que selecciones Run o Cancel, tanto en la interfaz de Cloud Intelligence™ como en Slack y en el servidor MCP de DoiT. Las herramientas destructivas permanecen desactivadas hasta que un administrador las active. Las herramientas que aparecen tras una actualización del servidor se marcan como New y conservan la configuración predeterminada de su grupo hasta que alguien las revise. Todo lo que devuelve un servidor conectado se trata como datos, así que el asistente nunca sigue instrucciones encontradas dentro del resultado de una herramienta.

Primeros pasos

1. Conecta un servidor desde Integrations > MCP servers. Necesitas el permiso "Manage settings".
2. Elige qué herramientas puede usar el asistente en los detalles del servidor.
3. Autoriza tu cuenta, desde la fila del servidor o la primera vez que el asistente te lo pida.
4. Pregúntale al asistente como lo harías normalmente, o elige servidores desde Add > Connected tools para dirigirlo hacia ellos.

Los servidores MCP ya están disponibles para todos los clientes de Cloud Intelligence™. Empieza con el tracker donde tu equipo ya registra el trabajo de costos. El feedback que más nos interesa es el de la primera vez que el asistente abra un issue por ti. Cuéntanos qué hizo bien y qué servidor te gustaría que funcionara y todavía no lo hace.