Falta contexto de negócio na análise de custos de nuvem — quando os custos disparam, ficam de fora os deployments, as conversas e as decisões que provocaram esse aumento. O remote MCP server da DoiT permite que assistentes de IA consultem seus dados de custo junto com o contexto de negócio de outras ferramentas, entregando a história completa por trás de cada variação de gasto.
E se você pudesse perguntar ao seu assistente de IA "Por que nossos custos na AWS subiram 40% na semana passada?" e receber uma resposta que inclui não só os dados de gasto na nuvem, mas também o deployment no GitHub que disparou o autoscaling, as discussões da engenharia no Slack sobre o assunto e o ticket no Jira que aprovou o aumento emergencial de capacidade?
Isso já é possível com o remote Model Context Protocol (MCP) server da DoiT.
O remote MCP server da DoiT te dá acesso instantâneo aos seus dados de custo em tempo real por meio de assistentes de IA como Claude, ChatGPT e Cursor e, ao mesmo tempo, traz automaticamente o contexto de negócio de outras ferramentas com MCP que sua empresa usa.
Para entender por que isso importa, pense no que sempre faltou na análise de custos de nuvem: os dados de custo vivem isolados das decisões de negócio que, na prática, os movimentam.
A maior parte das análises de custos de nuvem deixa de fora um contexto importante
Historicamente, a análise de custos de nuvem sempre funcionou de forma isolada. Quando você tenta entender por que os custos subiram ou caíram — e se essa mudança é boa ou ruim —, olhar só para os dados de custo gera uma visão incompleta.
Por exemplo: o aumento dos custos de nuvem foi causado pelo lançamento planejado de uma campanha que atraiu mais clientes? Por um experimento da engenharia que alguém esqueceu de desligar? Por um job de processamento de dados que rodou mais tempo do que o esperado?
Muitas vezes, faltam as decisões de negócio, os deployments, as mudanças de projeto ou as conversas documentadas em outros sistemas que realmente explicam o que motivou essas variações de custo.
Sem esse contexto, você acaba:
- Tomando decisões equivocadas diante de aumentos (ou reduções) legítimos do gasto do negócio
- Perdendo horas reunindo manualmente o contexto necessário em vários sistemas, atrasando decisões críticas de otimização de custos
O remote MCP server da DoiT resolve isso entregando acesso instantâneo aos seus dados de custo por meio de conversas com IA. E, quando combinado com outros MCP servers, você tem a história completa por trás de cada dólar gasto.
Casos de uso multiferramenta e exemplos de prompts
Mas a coisa fica realmente interessante quando você conecta o MCP a outras ferramentas com suporte a MCP no seu fluxo de trabalho.
Em vez de olhar para os custos de nuvem de forma isolada, dá para fazer perguntas ricas em contexto, como:
- Slack + DoiT: "Mostre nossos custos de nuvem durante o incidente de infraestrutura discutido em #platform-alerts na semana passada"
- Jira + DoiT: "Mostre as variações de custo dos recursos mencionados em tickets marcados com 'performance-optimization' neste trimestre"
- GitHub + DoiT: "Qual foi o impacto de custo do deployment com a tag 'v2.3.0' no nosso repositório principal?"
- HubSpot / Salesforce + DoiT: "Quanto nosso gasto na nuvem aumentou durante a campanha de Black Friday e foi proporcional aos leads gerados?"
- Notion + DoiT: "Mostre o impacto de custo das mudanças de infraestrutura que documentamos no post-mortem da indisponibilidade do mês passado"
Veja, abaixo, uma conversa real em que investigamos um pico de custo no Cloud Firestore e descobrimos exatamente o ticket no Jira e o deployment que o causaram:
Qual é a diferença em relação ao que os provedores de nuvem oferecem?
Você pode estar pensando: "A AWS já lançou um MCP server para os dados de billing e outros provedores de nuvem provavelmente estão construindo algo parecido." Então, por que precisar da versão da DoiT?
A resposta está nas limitações que aparecem quando você gerencia ambientes com múltiplos fornecedores, em que os custos abrangem nuvem, SaaS e muito mais.
Veja o que o MCP server da DoiT entrega e os MCP servers nativos de nuvem não entregam:
- Visibilidade multicloud: com o MCP server da DoiT, você pode perguntar sobre toda a sua infraestrutura na nuvem em AWS, Google Cloud e Azure, enquanto os MCP servers nativos só mostram os dados do próprio provedor.
- Integrações de custo e uso de SaaS: tenha detalhamentos de uso do Snowflake, OpenAI, Databricks e outras plataformas SaaS. Os MCP servers nativos de nuvem só enxergam cobranças de assinatura no marketplace e custos de serviço em alto nível, e não os padrões de uso por trás disso.
- Visão dos commitments: veja gastos que refletem seus descontos e commitments reais, enquanto as APIs nativas de billing usadas pelos MCP servers nativos da nuvem mostram preços de tabela em vez das suas tarifas negociadas.
- Detecção de anomalias em tempo real: pergunte sobre anomalias de custo conforme elas acontecem, com monitoramento ao vivo do CloudTrail e dos Google Cloud Audit Logs. Os MCP servers nativos de nuvem só conseguem mostrar anomalias depois que os dados de billing são processados, perdendo a janela para uma ação imediata.
Conheça a história completa por trás de cada dólar
Picos de custo na nuvem acontecem. Decisões de arquitetura remodelam seus custos. Previsões de orçamento falham.
A questão é se você consegue entender o contexto de negócio por trás dessas mudanças e se elas estão alinhadas com o valor gerado para o negócio.
O remote MCP server da DoiT te ajuda a conectar seus dados de custo com as conversas, os deployments e as decisões que os movimentam.
Quer testar? Confira a documentação do nosso MCP server com as instruções de configuração ou entre em contato para saber mais sobre o DoiT Cloud Intelligence™ e como trazer contexto para cada decisão de custo de nuvem.