Cloud и DevOps

Sota MCP

sota-deploy

MCP-сервер для платформы sota.io — европейского PaaS с управляемым PostgreSQL и соответствием GDPR. Вы развёртываете веб-приложения прямо из диалога с AI-ассистентом: достаточно одной фразы. Сервер подходит разработчикам и DevOps-инженерам, которые хотят ускорить деплой и управление инфраструктурой без переключения контекста. Sota.io работает с несколькими AI-клиентами: Claude Desktop, Claude Code, Cursor и Windsurf. Для Claude Desktop и Claude.ai доступна установка в один клик через публичный эндпоинт. Для остальных — запуск через npx или глобальная установка пакета.

Timeweb Cloud

Timeweb Cloud

Официальный удалённый MCP Timeweb Cloud: серверы, базы, Kubernetes, App Platform, почта, S3 и AI-агенты через HTTP и Bearer-токен.

Honey MCP Server — единый шлюз для поиска серверов и инстансов в смешанной инфраструктуре. Вы подключаете к AI-ассистенту AWS, GCP, Kubernetes, Consul и Proxmox. Вместо переключения между консолями вы описываете задачу на естественном языке. Ассистент сам находит EC2, поды, виртуалки или сервисы. Одно окно для всей инфраструктуры.

Kloudle Cloud Security Scanner — это MCP-сервер для AI-агентов. Он проверяет безопасность облачных ресурсов AWS: S3, IAM, EC2, EKS, RDS, CloudTrail, CloudWatch Logs. ИИ-ассистенты могут самостоятельно сканировать конфигурации, находить уязвимости и формировать отчеты. Инструмент ориентирован на DevOps-инженеров и специалистов по безопасности, которые хотят делегировать рутинные проверки AI. Сервер работает через протокол MCP с транспортом streamable-http. Это значит, что он может быть развернут как микросервис и вызываться удаленно.

IAC Audit Pack

UnbearableDev

IAC Audit Pack — MCP-сервер для автоматического аудита инфраструктурного кода. Разработчики и DevOps-инженеры используют его, чтобы проверить Docker Compose, Dockerfile и GitHub Actions на уязвимости и нарушения безопасности до деплоя. Сервер объединяет четыре инструмента аудита в одном MCP-эндпоинте. 56 проверок распределены по 19 категориям. Вместо ежемесячной подписки — модель pay-per-event. Вы платите только за реально выполненные вызовы инструментов.

InsideOut (Riley)

luthersystems

InsideOut (Riley) — инструмент для автоматизации облачной инфраструктуры. Он проектирует, оценивает стоимость и развертывает инфраструктуру AWS и GCP по обычному описанию на естественном языке. Вам не нужно разбираться в Terraform или настраивать сети вручную. Просто опишите приложение, и InsideOut спроектирует архитектуру, сгенерирует конфигурации и развернёт всё в облаке. Сервер автоматически настраивает безопасность, наблюдаемость и даёт оценку стоимости до начала развертывания. Подходит разработчикам, которые хотят быстро получить боевую инфраструктуру, и DevOps-инженерам, ускоряющим типовые задачи. Работает как самостоятельное веб-приложение, так и через MCP в AI-ассистентах.

Atlassian Attachments

alyiox

Atlassian Attachments — это MCP-сервер, который скачивает файлы, прикреплённые к задачам Jira Cloud и страницам Confluence Cloud. Официальный MCP-сервер Atlassian не умеет сохранять вложения на диск — только искать задачи и управлять контентом. Этот сервер закрывает этот пробел. Сервер рассчитан на разработчиков и инженеров, которые автоматизируют работу с Atlassian через AI-ассистентов. Вам больше не нужно вручную переходить по ссылкам — достаточно дать ассистенту ID вложения, и он скачает файл в указанную папку. Для работы потребуется Python 3.13 или свежее, аккаунт Atlassian Cloud и API токен с правом read:jira-work.

MCP-сервер для чтения данных из кластеров Kubernetes и Google Kubernetes Engine (GKE). Инструмент решает задачу безопасного доступа к ресурсам кластера в режиме "только для чтения". Вам не нужно переключаться между терминалом и чатом — AI-ассистент сам выполняет kubectl-запросы за вас и возвращает готовый ответ. Инженеры могут проверять состояние подов, логи, конфигурации и события прямо в процессе общения.

Netlify

Netlify

Официальный MCP-сервер Netlify для создания проектов, деплоя, управления ресурсами, переменными окружения и расширениями Netlify через ИИ-агентов.

MCP K8s Ro

your-ko

mcp-k8s-ro — это MCP-сервер на Go для безопасного чтения данных из Kubernetes. Он работает в режиме «только чтение»: может выполнять get, describe, logs и top, но не умеет создавать, обновлять или удалять ресурсы. Если модель попытается изменить кластер, сервер просто предложит выполнить эквивалентную команду kubectl вручную. Это особенно ценно для ночных дежурств — никакой промпт не приведёт к случайной мутации. Сервер маскирует значения Secret и другие чувствительные поля перед отправкой модели. Даже при инъекции промпта секреты не утекут. Кроме того, он экономит токены: возвращает только значимые поля вроде имени, статуса, количества перезапусков, а не полный API-ответ. В каждый ответ добавляется имя активного контекста и кластера — модель всегда знает, к какому кластеру обращается.

K8s Port Forward MCP

oijusti

MCP-сервер для проброса портов в Kubernetes. Работает поверх стандартного kubectl port-forward, но добавляет слой автоматизации через AI. Сервер умеет самостоятельно находить сервисы в кластере: определять неймспейсы, короткие имена и окружения. Разработчик или инженер DevOps может просто попросить ассистента открыть доступ к нужному сервису. Сервер выполнит всю подготовительную работу — поиск подов, сопоставление портов, запуск проброса. Это ускоряет рутинные операции с Kubernetes: не нужно тратить время на ручной ввод команд. Особенно полезно при работе с несколькими сервисами одновременно — можно запустить проброс портов для всего стека одной фразой.

K8s Lens

firas-mcp-servers

K8s Lens — это MCP-сервер для Kubernetes, который работает через запросы на естественном языке. Вместо команд kubectl вы можете просто спросить ассистента: «Покажи все поды с ошибками в namespace staging» или «Почему этот под падает?». Сервер не просто передаёт запрос к API, а собирает и связывает данные: события, логи, лимиты ресурсов и статусы узлов. На основе этого AI даёт готовый анализ причин, а не сырой вывод утилит. Сервер предназначен для разработчиков и DevOps-инженеров, которые управляют кластерами вручную или автоматизируют работу. Он поддерживает несколько кластеров и использует ваши существующие настройки kubeconfig. По умолчанию включён режим только для чтения, поэтому случайно изменить ресурсы не получится.