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.

crowvault

rajeswaran140

CrowVault — это MCP-сервер и облачная платформа для генерации кода и инфраструктуры. Сервер даёт AI-ассистентам доступ к 327 инструментам. Вместо того чтобы вручную писать Dockerfile, Terraform или Kubernetes, вы делегируете эту задачу ассистенту. Платформа включает 9 встроенных MCP-серверов. Каждый отвечает за свою область: генерация схем данных (Prisma, SQL), контейнеризация, оркестрация, работа с облаками. Сервер подходит разработчикам, ускоряющим рутину через AI, и DevOps, автоматизирующим сборку в CI/CD.

OpenClaw FinOps

maryadawson-code

OpenClaw FinOps — MCP-сервер, который даёт AI-агентам точные прогнозы стоимости облачных ресурсов. Вместо того чтобы гадать, сколько стоит EC2 или Cloud SQL, агент вызывает инструмент и получает постатейный расчёт на основе проверенной матрицы цен от AWS, GCP и Azure. Сервер решает проблему «галлюцинаций» цен: AI больше не выдумывает цифры. Вы получаете реалистичные сметы прямо в диалоге с ассистентом. Подходит для разработчиков, DevOps и всех, кто планирует бюджет облачной инфраструктуры.

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.

Битрикс24 MCP

RCS-kz

bitrix24-mcp — сервер Model Context Protocol, который подключает ИИ-ассистента к облачному Bitrix24. Вы устанавливаете его на своём компьютере, авторизуете через входящий вебхук Bitrix24 или OAuth-приложение, и Claude получает доступ к 45 инструментам для работы с CRM, задачами, мессенджером, календарём и диском. Сервер создан для разработчиков и команд, которые хотят автоматизировать рутину в Bitrix24 через ИИ. Claude выполняет сложные запросы вроде «найди все сделки старше месяца со статусом «Переговоры» и поставь задачу менеджеру на прозвон» — и делает это через REST API от вашего имени. В отличие от типовых демо-интеграций, bitrix24-mcp ориентирован на реальную эксплуатацию: он обрабатывает rate-лимиты, пишет аудит-лог, проверяет типы аргументов и не даёт выполнить опасную операцию без подтверждения пользователя.

PySpark MCP

AnnasMazhar

Сервер переносит SQL-запросы в PySpark и автоматизирует работу с AWS Glue. Разработчики данных применяют его при миграции на Spark, создании ETL-пайплайнов и рефакторинге кода. В основе сервера — библиотека SQLGlot. Она распознаёт диалект исходного запроса и конвертирует его в Spark SQL или DataFrame API. Если точное преобразование невозможно, сервер выдаёт эквивалент на Spark SQL и рекомендации по доработке.

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

Это MCP-сервер для расчёта стоимости облачных ресурсов AWS. Он подключает AI-ассистента к AWS Pricing Calculator. Ручной ввод данных в калькулятор — долгая и рутинная задача. Теперь её решил сервер: вы описываете конфигурацию на естественном языке, а ассистент сам формирует смету и возвращает готовую ссылку на расчёт. Никаких скриншотов и Excel — только точные цифры и прямая ссылка для передачи коллегам. Сервер помогает DevOps-инженерам и FinOps-специалистам быстро прикидывать бюджет для новых проектов, согласовывать стоимость с командой и готовить отчёты по затратам. Всё это — без переключения между десятком вкладок браузера.

Synlake — MCP-сервер, который предоставляет AI-агентам унифицированный API для работы с тремя основными облачными провайдерами: AWS, GCP и Azure. Вместо того чтобы изучать SDK каждого провайдера, вы можете через языковую модель отправлять запросы на естественном языке и получать результат. Сервер также генерирует готовые Terraform-шаблоны и CLI-команды — то, что нужно для автоматизации инфраструктуры. Synlake подходит DevOps-инженерам и разработчикам, которые хотят ускорить взаимодействие с облаком через AI-ассистентов. Сервер работает как шлюз: AI-агент отправляет запрос, сервер преобразует его в API-вызовы облачного провайдера и возвращает ответ. Это экономит время на написание скриптов и уменьшает порог входа в работу с множественными облаками.

Amazon EKS MCP Server даёт AI-ассистентам прямой доступ к вашим кластерам Amazon Elastic Kubernetes Service. Вы отдаёте команды на естественном языке — ассистент выполняет их в вашем кластере. Вам не нужно запоминать сложные команды kubectl. Сервер рассчитан на DevOps-инженеров, SRE и разработчиков, управляющих инфраструктурой в AWS. Он упрощает диагностику инцидентов, просмотр логов, проверку конфигураций и масштабирование приложений — всю рутину, которая раньше требовала ручного ввода команд.

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 мост между AI-ассистентами и облаком AWS. Он решает задачу безопасного и контролируемого доступа искусственного интеллекта к вашей AWS-инфраструктуре. Сервер использует официальную документацию AWS для генерации корректных ответов, выполняет прямые API-вызовы к сервисам и работает по стандартным операционным процедурам (SOP). Вы можете управлять облаком через естественный язык — без необходимости вручную писать команды или скрипты.