GitHub
von github
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Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren
Cloud DevOps MCP Server
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Cloud DevOps analysis with guarded Git, infrastructure, cloud and observability operations.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Entwicklertools
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"cloud-devops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cloud-devops-mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add cloud-devops -- npx -y cloud-devops-mcp-serverOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"cloud-devops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cloud-devops-mcp-server"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"cloud-devops": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cloud-devops-mcp-server"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto alexcgodwin bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 1387 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 61 % der anderen 1387 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1387 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Cloud DevOps MCP Server sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.14.0) kam vor 35 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Desktop Commander
von wonderwhy-er
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 15 Tagen
Installieren
Cloudflare MCP
von cloudflare
Cloudflare MCP servers
Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Cloud DevOps MCP Server
Cloud DevOps MCP Server is a Model Context Protocol v2 server by Alex C. Godwin. It provides evidence-backed Cloud DevOps analysis across infrastructure, identity, Kubernetes, CI/CD, SRE and software supply-chain controls.
The v0.14 line adds an opt-in OpsChugex change-intelligence and blast-radius gateway. The public MCP forwards bounded planned-change, topology and readiness evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns change risk, impacted topology nodes, representative blast paths, blockers, warnings and evidence gaps. Proprietary dependency propagation, risk weighting and blocker rules are not included in this public MIT repository.
The v0.13 line adds an opt-in OpsChugex advanced FinOps gateway. The public MCP forwards bounded cloud-cost, utilization and Kubernetes allocation evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns optimization opportunities, cost anomalies, low/high savings ranges, confidence, cost correlations and evidence gaps. Proprietary savings factors, anomaly thresholds, prioritization and deduplication are not included in this public MIT repository.
The v0.12 line adds an opt-in OpsChugex cloud security posture gateway. The public MCP forwards bounded cloud asset, identity, secret and network-reachability evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns security score, risk level, ordered findings, attack paths, evidence gaps and recommendations. Proprietary security rules, severity thresholds, scoring and attack-path correlation are not included in this public MIT repository.
The v0.11 line adds an opt-in OpsChugex policy and governance gateway. The public MCP sends bounded resource evidence and approved exception metadata to a host-configured private OpsChugex service and returns pass, review or block decisions with control findings and evidence gaps. Proprietary profiles, rules, weights and exception-processing logic are not included in this public MIT repository.
The v0.10 line adds an opt-in OpsChugex root-cause intelligence gateway. The public MCP sends bounded incident evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns evidence-ranked probable causes, contradictions, limitations and next checks. Proprietary ranking and correlation rules are not included in this public MIT repository.
The v0.9 line adds an opt-in distributed-tracing and SLO-intelligence plane for Grafana Tempo and Jaeger v3 trace reads, service dependency mapping, tracing coverage assessment, multi-window SLO burn-rate analysis and trace/SLO incident correlation. The v0.8 production-observability and operations-intelligence plane remains available for Prometheus, Grafana, CloudWatch Logs Insights, Kubernetes health, GitHub Actions diagnosis, cloud health, FinOps and drift. Live AWS, Azure and GCP access remains bounded and read-only. Cloud mutation remains intentionally unavailable.
Table of contents
- Why this exists
- Tools
- Architecture
- Quickstart
- Install from npm
- MCP clients
- Configuration
- Authenticated Streamable HTTP
- Public release verification
- Example tool input
- Demo outputs
- Docker
- Development
- Security model
- Roadmap
- Author
Why this exists
AI assistants are more useful in engineering work when they can call focused tools with clear inputs and consistent outputs. This server provides a Cloud DevOps tool layer for:
- Cross-domain release-risk correlation across infrastructure, identity, runtime and delivery.
- Infrastructure-as-code deployment risk analysis.
- Production incident runbook generation.
- CI/CD delivery readiness review.
- SLO error budget calculations.
- AWS IAM least-privilege review.
- AWS, Azure and GCP identity policy packs.
- Terraform destructive-change, public exposure and encryption security analysis.
- Kubernetes workload production readiness and security-policy analysis.
- GitHub Actions workflow security and deployment review.
- CycloneDX/SPDX SBOM quality and software supply-chain correlation.
- Optional authenticated Streamable HTTP serving for self-hosted remote access.
- Optional allowlisted live AWS/Azure/GCP inventory, observability, FinOps and drift signals.
- Optional Grafana Tempo and Jaeger v3 trace reads, service dependency maps and SLO burn-rate intelligence.
- Optional OpsChugex private root-cause intelligence across metrics, logs, traces, Kubernetes, cloud, Terraform and CI/CD evidence.
- Optional OpsChugex private policy and governance intelligence for development, staging, production and regulated profiles.
- Optional OpsChugex private cloud security posture intelligence for exposure, identity, secrets and attack-path analysis.
- Optional OpsChugex private advanced FinOps intelligence for rightsizing, anomaly detection, Kubernetes/cloud cost correlation and savings-range analysis.
- Optional OpsChugex private change intelligence for pre-change dependency propagation, blast-radius mapping, blockers and rollback/readiness analysis.
Tools
| Tool | Purpose |
|---|---|
assess_cloud_change_bundle | Correlates Terraform, IAM, Kubernetes and GitHub Actions evidence into one deployment-risk assessment with cross-domain change paths. |
assess_terraform_change | Scores Terraform/IaC risk and can derive evidence from raw Terraform plan JSON. |
build_incident_runbook | Produces a practical incident response runbook for a service, symptom, environment and severity. |
review_cicd_pipeline | Reviews CI/CD maturity while separating failed controls from unknown evidence. |
estimate_slo_error_budget | Calculates downtime and request-failure budgets with consistency validation. |
review_iam_policy | Parses IAM policy JSON and detects wildcard scope and privilege-escalation paths. |
review_kubernetes_deployment | Parses Kubernetes YAML for probes, resources, disruption protection, image and exposure risks. |
review_github_actions_workflow | Parses workflow YAML for triggers, immutable action pins, permissions, caching and concurrency. |
review_cloud_identity_policy | Applies AWS IAM, Azure RBAC or GCP IAM policy packs to raw policy JSON. |
review_terraform_security | Reviews Terraform plan JSON for destructive changes, public exposure, encryption, deletion protection and wildcard IAM. |
review_kubernetes_security | Reviews privileged mode, host access, service accounts, capabilities, seccomp, root filesystems and NetworkPolicy. |
review_software_supply_chain | Correlates CycloneDX/SPDX SBOM quality with CI action pinning, image immutability, signatures and provenance. |
Optional live multi-cloud reads
When explicitly enabled, six additional tools provide allowlisted AWS/Azure/GCP identity verification, bounded inventory, managed Kubernetes discovery, observability configuration summaries, FinOps waste signals and drift reporting. No cloud mutation commands are exposed. AWS general inventory is sourced from the Resource Groups Tagging API, so untagged AWS resources may not appear in that inventory or AWS drift comparison.
Optional production observability intelligence
When explicitly enabled, twelve additional tools provide bounded Prometheus queries, Grafana alert summaries, CloudWatch Logs Insights queries, Kubernetes pod-health summaries, GitHub Actions failure diagnosis, cross-signal incident correlation, cloud-health assessment, deployment/incident correlation, observability coverage assessment, FinOps correlation, cross-runtime drift analysis and operations briefs. Endpoints, cloud scopes, log groups, cluster contexts, namespaces and repositories are allowlisted. The layer is read-only and exposes no alert mutation, deployment mutation or arbitrary shell execution.
Optional distributed tracing and SLO intelligence
When explicitly enabled, six additional v0.9 tools provide bounded Tempo/Jaeger trace search and retrieval, service dependency mapping, tracing coverage assessment, multi-window SLO burn-rate analysis and trace/SLO incident correlation. Remote tracing endpoints must be allowlisted and use HTTPS unless loopback. Backend credentials stay in host environment variables. Trace search windows and result sizes are bounded, and the plane exposes no trace ingestion, sampling mutation or telemetry deletion.
Optional OpsChugex root-cause intelligence
When explicitly enabled, v0.10 exposes diagnose_root_cause. The tool accepts bounded evidence from metrics, logs, traces, Kubernetes, cloud, Terraform and CI/CD, then calls a host-configured private OpsChugex service. The public MCP contains no proprietary ranking rules, accepts no service URL or credential as tool input, and performs no remediation. Evidence scores represent evidence strength rather than statistical probability.
Optional OpsChugex policy and governance intelligence
When explicitly enabled, v0.11 exposes assess_governance_policy. The tool accepts bounded factual resource evidence plus optional owner-attributed, time-bounded exceptions and forwards them to the private OpsChugex policy engine. It returns pass, review, or block with control findings and evidence gaps.
The public MCP contains no proprietary governance profiles, policy rules, scoring weights, exception evaluation logic or enforcement capability. The service URL and token remain host-side and cannot be supplied as MCP arguments.
Optional OpsChugex cloud security posture intelligence
When explicitly enabled, v0.12 exposes assess_cloud_security_posture. The tool accepts bounded asset, identity, secret and network-reachability evidence and forwards it to the private OpsChugex security engine. It returns a security score, risk level, ordered findings, correlated attack paths, evidence gaps and recommended next actions.
The public MCP contains no proprietary security detection thresholds, severity rules, scoring logic or attack-path algorithm. It cannot rotate credentials, change IAM, modify network controls, alter encryption settings or remediate infrastructure.
Optional OpsChugex advanced FinOps intelligence
When explicitly enabled, v0.13 exposes analyze_advanced_finops. The tool accepts bounded cloud-cost, utilization and Kubernetes allocation evidence and forwards it to the private OpsChugex FinOps engine. It returns optimization opportunities, anomalies, savings ranges, confidence, cost correlations and evidence gaps.
The public MCP contains no proprietary savings factors, anomaly thresholds, prioritization rules, confidence algorithm or portfolio deduplication logic. It does not resize resources, terminate workloads, purchase commitments, change Kubernetes requests or perform billing actions.
Optional OpsChugex change intelligence and blast-radius analysis
When explicitly enabled, v0.14 exposes analyze_change_blast_radius. T
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo