Cloud и DevOps

Azure FinOps MCP Server

raviteja-pegata

MCP-сервер, который подключает AI-ассистентов к данным о финансах и ресурсах Azure. Разработчики и DevOps задают вопросы на естественном языке — сервер выполняет запросы и возвращает готовые цифры. Сервер работает с одной или несколькими подписками. Он даёт доступ к затратам, бюджетам, прогнозам и рекомендациям по оптимизации прямо из Claude Desktop, VS Code или Cursor. Никаких переключений в портал Azure.

Прямой мост между вашим AI-ассистентом и всей мощью Amazon Web Services. aws-mcp вызывает любые AWS API напрямую из чата. Не нужно переключаться между консолью AWS, терминалом и IDE — всё управление инфраструктурой происходит внутри диалога. Ключевая особенность — первоклассная поддержка SSO через IAM Identity Center. Если сессия истекла, сервер сам запросит повторный вход. Никаких ручных обновлений ключей и зависших сессий. Это особенно ценно в командах с корпоративной аутентификацией.

Официальный MCP-сервер Render для управления инфраструктурой Render из Cursor, Codex, Claude Code и других MCP-совместимых ИИ-приложений.

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.

Terraform Ingest MCP — сервер для сбора модулей Terraform из нескольких репозиториев. Он подключается к Git-репозиториям, извлекает код модулей и их документацию. Данные структурируются для RAG-системы AI-ассистента. Terraform Ingest MCP решает конкретную задачу: соединяет инфраструктурный код компании с возможностями AI-ассистентов. Многие команды хранят модули в десятках репозиториев. Без этого сервера AI не знает о существовании этих модулей и не даст релевантного ответа по внутренним наработкам. Сервер сканирует указанные репозитории, анализирует модули и создаёт индекс. По запросу он находит модуль по описанию, извлекает его переменные и outputs и передаёт AI-модели. Модель получает контекст прямо из кода вашей компании. Это делает ответы точными и применимыми к вашей инфраструктуре.

AWS MCP Server — это управляемый MCP-сервер для AI-агентов. Он даёт доступ к сервисам Amazon Web Services через три канала: прямые API-вызовы, официальную документацию и стандартные операционные процедуры (SOP). Сервер реализует протокол MCP и использует stdin/stdout для связи с агентом. Для работы требуется активная подписка AWS и настроенные учётные данные. Сервер подойдёт разработчикам, DevOps-инженерам и администраторам AWS, которые хотят автоматизировать работу с облаком через ассистента. Вам не нужно переключаться между консолью AWS и CLI — все действия выполняются через текстовые запросы.

Control Plane — MCP-сервер для мультиоблачного DevOps. Он подключает ИИ-ассистента к вашей инфраструктуре в AWS, GCP, Azure и частных облаках. Вместо дашбордов и консолей вы управляете нагрузками, секретами и сетью через простые запросы на русском языке. Инструмент для тех, кто хочет ускорить операции и делегировать рутину ассистенту.

MCP-сервер docker-wts-build решает проблему долгих сборок Docker в среде разработки. Стандартный вызов сборки из VS Code или другого клиента может прерваться из-за тайм-аута терминала — особенно на слабых машинах или при большом количестве слоёв. Сервер передаёт команду сборки Планировщику задач Windows. Задача выполняется в фоне, не привязана к сессии клиента. Ассистент создаёт задачу, возвращает управление и позже проверяет результат. Сборка выдерживает закрытие VS Code, перезагрузку агента и временную потерю сети.

Status Aggregator

weiseer

AI-агенты сильно зависят от внешних сервисов: от API языковых моделей до хостинга и платёжного шлюза. Если сервис лёг, агент может бесконечно повторять запросы, тратя время и токены. Без специального инструмента агенту приходится самостоятельно ходить на страницы статусов каждого провайдера, парсить разметку HTML, JSON-фиды или RSS, приводить данные к единому виду и принимать решение. Сервер status-aggregator решает эту задачу за агента. Он один раз собирает статусы с официальных страниц 14 ключевых SaaS-провайдеров — Anthropic, OpenAI, Cloudflare, AWS, Stripe и других — и отдаёт готовый нормализованный ответ. Теперь агенту нужно сделать всего один MCP-запрос и получить объективную картину.

IntegrityPulse FinOps

maryadawson-code

AI-агенты часто выдумывают цены на облачные ресурсы. Делают они это не со зла — просто у них нет доступа к актуальным прайс-листам. Из-за этого сметы раздуваются или становятся нереалистично низкими. IntegrityPulse FinOps решает эту проблему. Это удалённый MCP-сервер. AI-ассистент обращается к нему, передаёт конфигурацию (провайдер, типы инстансов, базы данных, кэши), а сервер отвечает точной сметой на основе официальных матриц ценообразования AWS, GCP и Azure. Никаких «где-то 50 долларов в месяц» — только построчный расчёт с итоговой суммой. Инструмент будет полезен FinOps-инженерам, DevOps и разработчикам, которые хотят получать точные бюджеты прямо в диалоге с ассистентом, не переключаясь между консолями облачных провайдеров.

Официальный MCP-сервер Railway для управления проектами, сервисами, окружениями, переменными, деплоями и логами Railway через ИИ-ассистентов.

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.