DoiTのMCPサーバーで、AIアシスタント経由のクラウドコスト分析が一変します。コスト急増、サービス障害、課金の異常を自然な言葉で尋ねるだけで、実際のクラウド環境から即座にデータドリブンな知見が得られます。ぜひお試しください。
本日DoiTは、DoiT Cloud Intelligence™向けのModel Context Protocol(MCP)サーバーの公開を発表しました。これにより、ClaudeやCursorなど、MCPに対応した大規模言語モデル(LLM)ツールから、自然な言葉で質問するだけでクラウド利用状況に関する知見を瞬時に得られるようになります。
DoiTのMCPサーバーがあれば、_誰でも_クラウド利用状況や連携サービス(OpenAI、DataHub、Snowflake)の利用状況について複雑な質問を投げかけ、正確かつリアルタイムな回答を得られます。
- FinOpsアナリスト:「$XXX以上のSKUのうち、先月から支出の変動が最も大きかったものは?」
- エンジニアリングマネージャー:「データ転送コストが一晩で2倍になった原因は?」
- クラウドアーキテクト:「AWSアカウント全体で十分に活用されていないサービスは?」
- CFO:「クラウド予算を超過しそうな事業部門はどこ?」
- プロダクトオーナー:「Product Xを支えるサービスにいくら使っている?」
Model Context Protocol(MCP)がこれを可能にする理由
通常、LLMツールは知識のカットオフ時点と与えられたコンテキストに縛られています。
たとえば、ClaudeやChatGPTに最近リリースされたばかりのクラウドサービスの価格改定について尋ねても、その存在をまだ知らないため答えられません。
あるいは、先週EC2のコストが2倍になった理由を聞いてみてください。請求エクスポートを手動でアップロードし、チームのタグ付けルールを説明し、アカウント構成を一通り共有しても、結局はコンテキストを正しく汲み取ってくれることを祈るしかありません。返ってくるのはたいてい、汎用的すぎるか的外れな、中途半端な回答です。
そこで登場するのがModel Context Protocol(MCP)です。MCPは、データとLLMをつなぐ橋渡し役として機能します。SaaSツール、社内データベース、クラウドAPIといった、ライブで構造化されたデータソースにLLMツールを接続し、そのコンテキストをリアルタイムでモデルに注入できるようにします。
ユースケース:DoiTのModel Context Protocol(MCP)サーバーで何ができるのか
DoiTのMCPサーバーを使えば、クラウドのコスト・利用状況データに対して複数のDoiT Cloud Intelligence APIを活用できます。
ここでは、ClaudeやCursorといったLLMからDoiTのMCPサーバーを使ってクラウドのコストと利用状況を分析する具体例を紹介します。
クラウドコストの要因を把握する
DoiTのMCPサーバーを使えば、自然な言葉での質問だけでクラウドコストを瞬時に分析できます。
たとえば下の例では、2025年4月にコストが最も高かったAWSサービスのトップ3を特定するよう依頼しました。
Claudeはすぐに請求データを分析し、Reports APIを活用して、トップ3がAWS Support、EC2、S3に関連する費用であることを示しました。
DoiTのMCP経由でリアルタイムの請求データにアクセスし、AWSの主要費用を分析するClaude
AWS Supportの費用は手の打ちようがないので、EC2のコストを押し上げている具体的なリソースを把握したいところです。そこでClaudeに、上位のEC2リソースを詳しく分解するよう依頼しました。
DoiTのMCP接続経由で作成されたドキュメント。EC2コストの主因が調整費用(Reconciliation Charges)であることを示し、最適化の推奨事項も提示しています。
するとClaudeは、最大の費用はリソースIDに紐づくものではなく、調整費用($11,560)であり、これがEC2コストの67.58%を占めていることを明らかにしました。そこで、この大きな費用の内訳をさらに分解するよう依頼しました。
DoiTのMCPサーバーがAWS EC2の調整費用を詳細に分析し、t3.nanoインスタンスが最大の要因であることを明らかにしました。
アプリに影響するクラウド障害をすばやく察知する
DoiTのMCPサーバーを使えば、ご利用中のクラウドプロバイダーで進行中のインシデントのうち、アプリのパフォーマンスに影響しそうなものを瞬時に確認することもできます。
たとえばClaudeは、Cloud Incidents APIを活用してクラウドプロバイダーのステータス情報をすぐに照会し、Google Cloudで進行中のインシデント4件(ごく最近のVertex Gemini APIの問題を含む)を特定しました。
DoiTのCloud Incidents APIを活用し、複数サービスにまたがるアプリのパフォーマンスに影響を及ぼすGoogle Cloudの進行中インシデント4件を特定するClaude。
これらのサービスへの依存度が高い場合、こうしてすぐ可視化できれば、複数のステータスページを手動で確認したりサポートチケットの返信を待ったりせずとも、発生していたパフォーマンス低下の原因をその場で説明できます。
DoiTのMCPサーバーなら、各インシデントをさらに掘り下げ、具体的なエラーメッセージ、タイムライン、復旧見込みを数秒で取得できます。これにより、依存するワークフローを停止すべきか、暫定的な回避策を取るべきかをチームが判断しやすくなります。
クラウドコストの異常を浮かび上がらせる
DoiTのMCPサーバーを使えば、直近のコスト急増や異常について質問することもできます。Anomalies APIを活用することで、AIアシスタントが直近のクラウドコスト急増の情報を瞬時に提示し、想定外の増加が起きているサービスやその深刻度などをすぐに可視化できます。
DoiTのMCPサーバーを介してClaudeが、直近のAWSコスト異常5件を正確な金額と深刻度とともに即座に特定。
DoiTのエキスパートから直接サポートを受ける
さらに、DoiTのMCPサーバーを使えば、Customer Reliability Engineer宛てにサポートチケットを発行することもできます。重大な本番障害が起きているときも、今後のインフラ判断について戦略的な助言が必要なときも、すぐに相談できます。
DoiT MCPを活用し、ClaudeからDoiTのCustomer Reliability Engineer(CRE)へチケットを発行する様子。
DoiTのMCPサーバーが社内チームをどう支えるか
クラウド最適化の取り組みを支援する業務の一環として、DoiTのCustomer Reliability Engineer(CRE)はコスト最適化レポートの作成、キャパシティプランニング、データベースやコンピュートの需要予測、コスト異常の評価などに時間を費やしています。
DoiTのシニアCREとして、AWSのお客様のMAPマイグレーションやAWS最適化全般を担当するPiyush Patilは、MCPサーバーについてこう語ります。「……担当案件で正確なデータを得るための、新しい武器でありメリットになります。お客様の課題、予算、コンピュートキャパシティ、今後のプロジェクトといったあらゆる支援を、さらに一段引き上げてくれる存在になるはずです。」
当社のMCPサーバーの技術開発を主導したもう一人のシニアCRE、Matthias BaetensもPiyushと同じ手応えを口にしています。
"MCPサーバーのリリースでAIイノベーションの最前線に立てるのは本当に刺激的です。これによってお客様支援のあり方が進化し、複雑なクラウドコストの問いに、これまで何時間もかかっていた回答を数秒で返せるようになります。お客様がこの機能をどのように工夫して活用し、より良いクラウド財務管理と迅速な意思決定につなげていくのか、見るのが楽しみです。"
FinOpsデータ、クラウドのインサイト、サポート機能に対話形式でアクセスできるということは、すでに作業している場所でそのまま答えが得られるということ。クラウドコスト管理がいっそうシームレスかつ効率的になります。
技術アーキテクチャや実装の詳細については、DoiTのMCPサーバー構築についてMatthiasが執筆したエンジニアリングブログ記事をご覧ください。
DoiTのModel Context Protocol(MCP)サーバーをインストールする方法
MCP対応のAIアシスタントツールでDoiTのMCPサーバーを利用するために必要なのは、次の2点だけです。
- Node.js v18以上
- DoiTのAPIキー(DoiTのプロフィールから取得できます)
準備ができたら、AIアシスタントツールがクラウドデータと通信できるよう設定します。
具体的には、設定ファイルを編集してDoiTのMCPサーバー接続情報を追加し、APIキーを記載します。
設定を更新してAIアシスタントを再起動すれば準備完了です。自然な言葉でクラウドコストを尋ねたり、進行中のインシデントを確認したり、パフォーマンス問題を分析したりできるようになります。
詳しい設定手順とオプションについては、GitHubリポジトリをご覧ください。
まとめ
AIを活用した働き方は、今まさに大きな転換期を迎えています。ZapierやGitHubをはじめ、多くの企業が日々のワークフローにリアルタイムのコンテキストを取り込むため、独自のMCPを公開しています。DoiTのMCPサーバーを使えば、クラウドコストデータでも同じことが可能になり、お使いのLLMツールから即座に正確なインサイトを引き出せます。
これはまだ始まりにすぎません。当社はMCPサーバーをすべてのDoiT Cloud Intelligence APIに対応させるべく積極的に拡張を進めており、近いうちに当社プラットフォームのあらゆる機能を自然言語から直接操作できるようになります。
DoiTのMCPサーバーを今すぐ試す。LLMがあなたのクラウドを本当に理解したとき、何ができるのかをぜひご自身で体感してください。