Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Cloud FinOps Skill & MCP

von OptimNowVersion 1.47.0i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.OptimNow/cloud-finops

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Cloud cost + FinOps knowledge for AI agents: AWS/Azure/GCP optimisation, AI spend, waste playbooks.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

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.

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 3 von 3 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Kann 7 Dinge (Tools) list_references, get_reference, find_references, list_playbooks …
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.optimnow.io/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "cloud-finops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cloud-finops-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http cloud-finops https://mcp.optimnow.io/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add cloud-finops -- uvx cloud-finops-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "cloud-finops": {
      "url": "https://mcp.optimnow.io/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "cloud-finops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cloud-finops-mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "cloud-finops": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.optimnow.io/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "cloud-finops": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cloud-finops-mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.optimnow.io/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

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

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 6. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • list_references

    See what FinOps guidance is available: billing mechanics, commitment strategy, allocation and chargeback, AI cost management, and per-provider cost handbooks (AWS, Azure, GCP, OCI, Databricks, Snowflake, ...). Use this to discover what the library covers before deciding what to f

  • get_reference

    Fetch the guidance on one FinOps topic - the billing mechanics, decision rules and worked examples behind a defensible answer - either whole or one section at a time. Use this when you need the actual content of one known reference, after ``list_references`` or ``find_references`

  • find_references

    Find which guidance serves a FinOps question - how to commit, size, allocate, charge back, forecast, or govern cloud and AI spend. Use this for questions like "how should we size Savings Plans", "what should Finance own in chargeback", "what does a Crawl-stage org tackle first" -

  • list_playbooks

    See every ready-made runbook for finding and fixing cloud waste: idle, orphaned and overprovisioned resources, egress surprises, schedule blindness and AI/ML inefficiency across AWS, Azure and GCP. Use this to discover which waste patterns have a runbook. When the question alread

  • get_playbook

    Fetch the step-by-step runbook for one specific waste pattern: symptoms, the detection queries to run, the fix, and the anti-pattern to avoid. Use this when the user asks how to detect, confirm, or fix one specific named waste pattern (zombie NAT gateway, snapshot sprawl, idle Sa

  • find_playbooks

    Finds the runbook for a specific cloud waste pattern, filtered by provider, service, waste category or detection confidence. Useful before answering a specific waste or cost-fix question: each runbook includes a tested detection query the user can run in their own account, so it

  • get_live_figures

    Get the current value of a figure a reference quotes with a date. Use this when a reference quotes a figure from an OptimToken guide ("measured on the 2026-10-25 OptimToken catalogue") and the answer needs the current value: the Compute Savings Plan or reservation discount, the g

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 OptimNow 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

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 174 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 7 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1384 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 96 % der anderen 1384 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1384 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 FinOps Skill & MCP sicher?

Er hat 3 von 3 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?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.47.0) kam gestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

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

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

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 FinOps by OptimNow

FinOps knowledge for AI assistants: billing mechanics, commitment decisions and waste runbooks for AWS, Azure, GCP, AI and data platforms. By OptimNow.

Ask your assistant how to reduce a cloud bill, size a commitment, read a term sheet or allocate shared AI costs, and it answers from how billing works, with decision rules and worked examples, instead of general advice. The same files work in Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor and any MCP-compatible tool. Open source, written by OptimNow from enterprise FinOps delivery, and aligned with the FinOps Foundation framework.


What you can ask, by role

Each question below is answered by a file that exists in this repository today.

FinOps lead

  • "Which of our Savings Plans and reservations expire in the next 90 days, and what should we decide before they do?" (aws-expiring-commitment-no-decision, azure-unused-reservation, finops-aws-commitments.md)
  • "A third of our bill is unallocated. How do we reach a defensible allocation of shared costs?" (finops-allocation-showback.md)
  • "Who should own commitment purchases, and which meetings do we need to run the practice?" (finops-practice-operations.md)

Finance and procurement

  • "Our AWS enterprise agreement renews in 6 months. What should we check on the term sheet before signing?" (finops-cloud-contracts.md)
  • "Finance wants a 12-month cloud forecast with an accuracy target. Which measures do we report, and how tight should the band be at our maturity?" (finops-forecasting.md)
  • "What has to be true in Finance and in the ERP before we move from showback to chargeback?" (finops-chargeback.md)

Engineering and platform

  • "Our NAT gateway bill is higher than the compute it serves. Where does it come from and what do we change?" (aws-nat-gateway-endpoint-substitution, aws-zombie-nat-gateway)
  • "How do we split the cost of a shared Kubernetes cluster between teams?" (finops-kubernetes.md)
  • "Our Log Analytics ingestion doubled. Which tables and which settings do we check first?" (azure-log-analytics-sprawl, finops-azure.md)

AI product owner

  • "We spend $40K a month on Bedrock and do not know which features it goes to. Where do we start?" (finops-bedrock.md)
  • "Should we buy provisioned throughput or stay pay-as-you-go for 500K requests a day?" (finops-genai-capacity.md, finops-azure-openai.md)
  • "Our AI coding tool spend tripled in 6 months. How do we control it without banning the tools?" (finops-ai-dev-tools.md)

Neither the skill nor the connector can see your cloud account. For a question about your own resources, the answer is a detection query you run yourself, taken from the matching runbook.


What it covers

The FinOps Framework

The reference library is mapped to the 22 capabilities of the FinOps Foundation framework, grouped in its 4 domains. A filled square means at least one reference owns the capability; a grey square means the capability is covered inside another file; a dashed square is a known gap, listed with its reasoning in docs/ROADMAP.md.

This map is generated from the frontmatter of every reference file, and the CI pipeline fails when the committed map no longer matches the files (fcp-coverage.md).

Providers and business needs

The matrix reads the library by business need. Every cell comes from a named reference file, listed in the notes under the tables.

LevelMeaning
● deepA dedicated reference or section, with decision rules, worked examples or detection queries
◐ partialCovered inside a broader file, or mechanics only
–Not covered today
n/aThe combination does not exist

Hyperscalers

Business needAWSAzureGCP
Understand and allocate the bill●●●
Budget and forecast●●●
Commitments and discounts●●●
Contract negotiation and renewal●●●
Reduce waste●●●
AI and GenAI spend●●●
Data platforms◐●◐
SaaS and licences◐◐◐
Carbon footprint●◐◐

Other estates

Business needOCIOn-prem
Understand and allocate the bill◐●
Budget and forecast◐◐
Commitments and discounts◐◐
Contract negotiation and renewal––
Reduce waste◐◐
AI and GenAI spend–◐
Data platforms––
SaaS and licences–◐
Carbon footprint––

Platforms

Business needAIDataSaaS
Understand and allocate the bill●●◐
Budget and forecast●◐◐
Commitments and discounts●●◐
Contract negotiation and renewal–◐◐
Reduce waste●●●
AI and GenAI spend●◐●
Data platformsn/a●n/a
SaaS and licences◐◐●
Carbon footprint–––

On-prem covers owned data centres and the hybrid platforms (Outposts, Azure Local, Arc). AI covers the AI platforms: Anthropic, AWS Bedrock, Azure OpenAI, GCP Vertex AI and the open-weight vendor APIs. Data covers Databricks, Snowflake and Microsoft Fabric. SaaS covers SaaS applications, AI coding tools and licences.

Where each cell comes from

All paths are under plugins/cloud-finops/skills/cloud-finops/.

  • Understand and allocate the bill. AWS: references/finops-aws-billing.md, finops-allocation-showback.md, finops-focus.md, finops-tagging.md. Azure: finops-azure-billing.md, finops-focus.md, finops-tagging.md. GCP: finops-gcp.md (cost data foundation), finops-focus.md, finops-kubernetes.md. OCI, partial: finops-oci.md (cost reports, cost-tracking tags), finops-focus.md. On-prem: finops-on-prem-hybrid.md (internal bill, usage ingestion). AI platforms: the "Cost visibility and allocation" sections of finops-bedrock.md, finops-azure-openai.md, finops-vertexai.md, finops-anthropic.md; finops-for-ai.md. Data platforms: finops-databricks.md (system tables, allocation), finops-fabric.md (shared-capacity allocation), finops-snowflake.md (query attribution). SaaS, partial: finops-sam.md (discovery), finops-focus.md (FOCUS for SaaS vendors), finops-ai-dev-tools.md (attribution patterns).
  • Budget and forecast. AWS and Azure: finops-forecasting.md, finops-anomaly-management.md, and the Budgets sections of finops-aws-billing.md and finops-azure-billing.md. GCP: finops-gcp.md (budgets, spend caps), finops-anomaly-management.md. OCI, partial: finops-oci.md (Budgets). On-prem, partial: finops-on-prem-hybrid.md (rate setting); capacity planning is on the roadmap. AI platforms: finops-ai-value-management.md (AI investment budgets, stage gates), finops-forecasting.md (AI forecast scenarios), finops-anthropic.md (spend limits). Data platforms, partial: budget controls in finops-snowflake.md, finops-databricks.md, finops-fabric.md. SaaS, partial: finops-sam.md (renewal calendar, metrics), finops-ai-dev-tools.md (spending caps).
  • Commitments and discounts. AWS: finops-aws-commitments.md, finops-aws-patterns-databases.md (database commitment tree), playbooks/aws-expiring-commitment-no-decision.md. Azure: finops-azure-commitments.md, playbooks/azure-unused-reservation.md. GCP: finops-gcp.md (CUDs, BigQuery commitments), finops-vertexai.md (Flexible Savings Plans), playbooks/gcp-cud-mismatch.md. OCI, partial: finops-oci.md (Universal Credits). On-prem, partial: finops-on-prem-hybrid.md (hybrid platform terms: Outposts, Exadata Cloud@Customer). AI platforms: finops-genai-capacity.md, provisioned capacity in finops-azure-openai.md, finops-bedrock.md, finops-vertexai.md. Data platforms: finops-databricks.md (committed-use bands), finops-snowflake.md (capacity model), finops-fabric.md (reservation). SaaS, partial: finops-ai-dev-tools.md (plan tiers), finops-sam.md (multi-year agreements).
  • Contract negotiation and renewal. AWS, Azure, GCP: finops-cloud-contracts.md, plus finops-azure-billing.md (EA-to-MCA). Data platforms, partial: the data platform section of finops-cloud-contracts.md, finops-databricks.md, finops-snowflake.md. SaaS, partial: finops-sam.md (renewal governance), finops-itam.md (pre-renewal checkpoint, joint negotiation). OCI, on-prem and AI platforms: no file. See "Contract negotiation and renewal" below.
  • Reduce waste. AWS: finops-aws.md, the 5 finops-aws-patterns-*.md files, 22 runbooks. Azure: finops-azure.md, finops-azure-patterns.md, 10 runbooks. GCP: the pattern catalogue inside finops-gcp.md, 7 runbooks. OCI, partial: finops-oci.md (6 patterns, no runbook). On-prem, partial: finops-on-prem-hybrid.md (idle capacity line, cost score). AI platforms: finops-for-ai.md (anti-patterns), finops-genai-capacity.md (provisioned-capacity waste), the optimisation sections of the 4 AI platform files, 2 cross-cloud runbooks. Data platforms: the pattern sections of finops-databricks.md, finops-snowflake.md, finops-fabric.md. SaaS: finops-sam.md (sprawl patterns), finops-ai-dev-tools.md (optimisation levers).
  • AI and GenAI spend. AWS: finops-bedrock.md, finops-aws.md (SageMaker), the GPU and SageMaker runbooks. Azure: finops-azure-openai.md. GCP:

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen