Presentación del servidor MCP de Administración de facturación y costos de AWS
Hoy, AWS anunció el lanzamiento de un servidor de protocolo de contexto de modelos (MCP) para Administración de facturación y costos, que ya está disponible en el repositorio GitHub de los Laboratorios de AWS. El servidor MCP de Administración de facturación y costos permite a los clientes analizar sus gastos históricos, encontrar oportunidades de optimización de costos y estimar los costos de las nuevas cargas de trabajo mediante el asistente o agente de IA que elijan.
La inteligencia artificial está transformando la forma en que los clientes gestionan las prácticas de FinOps. Si bien los clientes pueden acceder a las capacidades de análisis y optimización de costos basadas en inteligencia artificial de Amazon Q Developer en la consola, el servidor MCP de Administración de facturación y costos ofrece estas capacidades a cualquier asistente o agente de inteligencia artificial compatible con MCP que los clientes puedan utilizar, como la herramienta de la CLI de Q Developer, el IDE de Kiro, Visual Studio Code o Claude Desktop. Este servidor MCP brinda a estos clientes amplias capacidades para analizar los datos de uso y costos históricos y previstos, identificar oportunidades de optimización de costos, comprender los precios de los servicios de AWS, encontrar anomalías en los costos y más. El servidor MCP no solo da acceso a las API de servicio de AWS, sino que también proporciona un motor de cálculo dedicado basado en SQL que permite a los asistentes de IA realizar cálculos confiables y reproducibles (desde cambios de un período a otro hasta métricas de costos unitarios), y gestionar fácilmente grandes volúmenes de datos sobre costos y uso.
Puede descargar e integrar el servidor de código abierto con su asistente de IA compatible con MCP preferido. El servidor se conecta de forma segura a los servicios de Administración de facturación y costos de AWS mediante credenciales de AWS estándar, lo que requiere una configuración mínima. Para empezar, visite el repositorio de GitHub de los Laboratorios de AWS.