Claude、Cursor、ChatGPTからリアルタイムのクラウドコスト・利用状況データをクエリ

DoiT Cloud Intelligence™ リモートMCPサーバーをリリースしました。Claude、ChatGPT、CursorなどのAIアシスタントを通じて、リアルタイムのクラウドコスト・利用状況データに簡単にアクセスできるようになります。

どなたでもクラウド利用状況について自然言語で質問し、ビジネスコンテキストと結びつけることができます。例えば、「最近のデータベースコストの急増に関連するJiraチケットはありますか？」（以下の例をご覧ください 👇）といった質問に対して、即座にコンテキストに富んだ回答を得ることができます。

リモートアクセスの違いとは？

リモートMCPサーバーは、以前リリースしたローカル版で必要だった技術的なセットアップを不要にし、財務チーム、経営層、その他のビジネスステークホルダーでも対話型のクラウドコスト分析を利用できるようにしました。

リモートアプローチの主な特長は以下の通りです：

• 簡単セットアップ：技術的なセットアップなしでAIツールをコストデータに接続できます。ローカルホスト型MCPサーバーで必要だったNode.jsのインストールや設定のトラブルシューティングは一切不要です。
• リアルタイムデータアクセス：リモートサーバーがDoiT Cloud Intelligenceデータへのライブ接続を維持するため、手動で最新バージョンに更新することなく、全員が同じ最新の情報にアクセスできます。

クラウドインテリジェンスを技術チーム以外にも民主化

このリモートアプローチにより、社内の非技術系の職種にもクラウドインテリジェンスを直接届けることができます。

さらに深いインサイトを得るために、お使いの他のツール（Jira、Slack、GitHubなど）のMCPサーバーと接続すれば、コストデータの背景にあるビジネスコンテキストの全体像を把握できます：

財務チームは月次レビューで予算差異や予測精度を分析できます。

例：Budgetsで強調された30%の予算超過の背景にあるビジネスコンテキストの全体像を、Claudeを使い、Jiraに記録された承認済みGPU増強と結びつけて把握できます。

プロダクトマネージャーはロードマップの意思決定のために機能の収益性やユニットエコノミクスを評価できます。

例：1日あたり$350（予算を15%超過）の新機能のコストを分析する際、Jiraタスクやzendeskチケットに記載されたパフォーマンス問題と相関させ、より情報に基づいたコスト／パフォーマンスのトレードオフの議論が可能になります。 運用チームはインフラの変更と支出パターンの相関関係を把握できます。

Anomaly Detectionで検出された25%のEC2コスト急増についてClaudeに質問すると、Jiraの最近のデプロイメントやSlackでのエンジニアの議論と結びつけることで、計画的なスケーリングイベントだったかどうかを判断できます。

クラウドコストの背景にあるビジネスストーリーの全体像を把握しませんか？DoiTのリモートMCPサーバーに接続して、今すぐ質問を始めましょう。