Interroga i tuoi dati in tempo reale su costi e utilizzo del cloud da Claude, Cursor e ChatGPT

Stiamo lanciando il server MCP remoto DoiT Cloud Intelligence™, che ti permette di accedere facilmente ai tuoi dati in tempo reale su costi e utilizzo del cloud tramite assistenti AI come Claude, ChatGPT e Cursor.

Ora chiunque può porre domande in linguaggio naturale sul proprio utilizzo del cloud, collegandole al contesto aziendale — ad esempio "Puoi collegare il recente picco dei costi del database a qualche ticket Jira?" (vedi l'esempio qui sotto 👇) — e ottenere risposte immediate e ricche di contesto.

Cosa cambia con l'accesso remoto?

Il nostro server MCP remoto elimina la configurazione tecnica richiesta dalla versione locale lanciata in precedenza, rendendo l'analisi conversazionale dei costi cloud accessibile a team finanziari, dirigenti e altri stakeholder aziendali.

Ecco cosa rende diverso l'approccio remoto:

• Configurazione semplice: Collega gli strumenti AI ai tuoi dati di costo senza alcuna configurazione tecnica — niente installazioni di Node.js né risoluzione di problemi di configurazione tipici dei server MCP ospitati localmente.
• Accesso ai dati in tempo reale: Il nostro server remoto mantiene connessioni attive ai tuoi dati DoiT Cloud Intelligence, garantendo che tutti accedano alle stesse informazioni aggiornate, senza dover aggiornare manualmente all'ultima versione.

Cloud intelligence alla portata di tutti, oltre i team tecnici

Questo approccio remoto porta la cloud intelligence direttamente ai ruoli non tecnici della tua azienda.

E per insight ancora più ricchi, puoi collegarti ai server MCP di altri strumenti che utilizzi (ad es. Jira, Slack, GitHub) per comprendere il contesto aziendale completo dietro i tuoi dati di costo:

I team finanziari possono analizzare le variazioni di budget e l'accuratezza delle previsioni durante le revisioni mensili.

Ad esempio: Puoi usare Claude per ottenere il contesto aziendale completo dietro uno sforamento del budget del 30% evidenziato in Budgets, collegandolo a un aumento approvato di GPU documentato in Jira.

I product manager possono valutare la redditività delle funzionalità e l'economia unitaria per le decisioni di roadmap.

Ad esempio: Analizzando una nuova funzionalità che costa 350 $/giorno (15% oltre il budget), puoi correlarla con i problemi di performance elencati nei task Jira e nei ticket Zendesk, abilitando conversazioni più informate sul trade-off costi/prestazioni.

I team operativi possono correlare le modifiche infrastrutturali con gli andamenti di spesa.

Quando chiedi a Claude di un picco del 25% nei costi EC2 evidenziato dall'Anomaly Detection, puoi determinare se si è trattato o meno di un evento di scaling pianificato, collegandolo a un recente deployment in Jira e alle discussioni degli ingegneri su Slack.

Pronto a comprendere la storia aziendale completa dietro i tuoi costi cloud? Connettiti al server MCP remoto di DoiT e inizia a fare domande.