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

Cloudwright

von xmpuspusVersion 1.10.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.xmpuspus/cloudwright

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Cloud architecture and migration planning with costs, controls, evidence, and deployable IaC.

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.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

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

  • 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.

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

{
  "mcpServers": {
    "cloudwright": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cloudwright-ai-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cloudwright -- uvx cloudwright-ai-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "cloudwright": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cloudwright-ai-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": {
    "cloudwright": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cloudwright-ai-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.

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 xmpuspus 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 30 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32398 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 Cloudwright 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 (1.10.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

AI Deprecations

von aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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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.

Cloudwright

*Design a cloud architecture or plan a migration. Get costs, controls, code, and checked evidence.*

pip install 'cloudwright-ai[cli]'

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... cloudwright design "HIPAA healthcare API on AWS with Postgres and Redis"

Cloudwright turns one line of English into a typed spec, a cost breakdown, a control-mapped compliance report, and infrastructure code. A source estate and target become ordered migration waves, explicit costs, and evidence gates. It covers AWS, GCP, Azure and Databricks across 114 service keys. Only design, modify, chat and adr call a model. Every other command runs offline and needs no API key.

Quickstart · Migrations · Compliance · Agents · Docs · Changelog

A prompt produces a spec, a cost, a control-mapped report, and Terraform

  • Spec. Typed YAML you commit, diff and review. Everything below reads from it.
  • Cost. Per component and region-aware, with a confidence flag on every line.
  • Compliance. HIPAA, SOC 2, PCI-DSS, FedRAMP, GDPR, ISO 27001 and NIST 800-53 control IDs.
  • Infrastructure code. Terraform, OpenTofu, Pulumi (TypeScript or Python) and CloudFormation.
  • Diagrams. ASCII, Mermaid, D2, and a web canvas you can edit by hand.
  • An MCP server, so any coding agent runs the same checks inside its own loop.

Exports carry safe defaults. S3 gets a public-access block, SSE and versioning. RDS gets encryption, multi-AZ and deletion protection. EC2 gets IMDSv2. A compliance framework overrides the workload profile, and always forces encryption and high availability.

Quickstart

cloudwright design "HIPAA healthcare API on AWS with Postgres and Redis"

cloudwright cost spec.yaml --workload-profile medium cloudwright compliance spec.yaml --frameworks hipaa,soc2 cloudwright export spec.yaml --format terraform -o ./infra cloudwright plan spec.yaml --target terraform # proves it deploys, never applies cloudwright migrate demo # packaged migration proof, fully offline cloudwright chat --web # canvas at http://localhost:8765

Add --json before any subcommand for machine-readable output, or --stream to watch tokens arrive. Set ANTHROPIC_API_KEY or OPENAI_API_KEY for the four commands that need a model.

Migration plans stop when evidence is missing

The migration model covers infrastructure, applications, data, platforms, networks, facilities, and business services in one dependency graph. It works for on-premises, cloud, cross-cloud, hybrid, data-center, and application moves. It plans and checks work. It never copies data, applies infrastructure, switches traffic, or runs a cutover.

cloudwright migrate plan examples/migrations/ph-telco-project.yaml -o assessment.yaml

cloudwright migrate verify examples/migrations/ph-telco-project.yaml examples/migrations/ph-telco-evidence.yaml

The core has no telco fields. The first proof project selects an external ph_telco pack for subscriber, billing, usage-record, number-porting, privacy, recovery, and source-shutdown gates. A manufacturing ERP fixture proves the same planner works without that pack. Missing blocking evidence changes the result to closed: false and makes migrate verify exit with code 2. Each evidence file carries the deterministic assessment ID, so observations from an older target or cutover plan cannot close a revised assessment.

MCP clients use the same engine through plan_migration and verify_migration in the migration tool group.

See Migration planning and evidence for the file contract, Python API, HTTP routes, domain-pack format, limits, and recording commands.

Every finding carries the control ID it violates

Other tools scan infrastructure after you deploy it. Cloudwright maps each finding to its control before any resource exists. The fix then costs a spec edit instead of a change ticket. HIPAA 164.312(a)(2)(iv), SOC 2 CC6.1 and FedRAMP SC-28 come from the built-in scanner, with no extra tooling. Checkov folds into the same report when it sits on your PATH.

  • --oscal writes an OSCAL 1.1.2 component-definition with deterministic UUIDs.
  • --traceability prints the chain from component to resource to control to status.
  • cloudwright plan runs terraform validate against the export, and never applies.

The review needs no API key and no network

cloudwright review runs the scorer, the linter and the validator over a spec, and returns one severity-ranked report. The same three critics run inside cloudwright design. When blocking findings survive generation, the architect repairs the spec once and records the change in spec.metadata.critique. Pass Architect(repair=False) to turn that off.

Canvas edits never call the model, so they are instant and free

Add, drag, connect, edit and delete are deterministic frontend mutations. The Catalog drawer serves the resource list per provider and five approved multi-resource modules. Its standards check flags orphan connections, partial modules and missing tags. An intact module exports as a single Terraform module block, with the catalog's pinned source and version.

One MCP server reaches 11 coding agents

cloudwright integrate --harness claude-code       # exact wiring, in that client's format

cloudwright integrate --harness cursor --write # merge it into the right file cloudwright integrate --rules --agent-file claude # a gate block for CLAUDE.md

Do not hand-write the config. cloudwright integrate emits it for Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, GitHub Copilot, Zed, Codex CLI, Junie, Kiro and Antigravity. Aider gets a CLI-pipe recipe instead, because it speaks no MCP. Every client wants a different shape: Zed wants context_servers, Copilot wants servers, and Codex wants a TOML table.

The server exposes 24 tools in 10 groups: design, cost, validate, analyze, export, session, review, compliance, plan and migration. Full matrix in docs/integrations.md.

Offline commands grade, scan, compare, and plan

lint runs 10 anti-pattern checks. score grades 5 dimensions. analyze reports blast radius and single points of failure. policy enforces policy-as-code with 9 built-in rules. security scans the spec and the exported HCL. drift compares a design against a tfstate, and --remediate turns the gap into a cost, compliance and plan preview.

review, compliance and plan are above. See docs/cli-reference.md.

Python API

from cloudwright import ArchSpec

from cloudwright.cost import CostEngine from cloudwright.validator import Validator from cloudwright.exporter import export_spec

spec = ArchSpec.from_file("spec.yaml") priced = CostEngine().estimate(spec, workload_profile="medium") findings = Validator().validate(spec, compliance=["hipaa", "pci-dss"]) hcl = export_spec(spec, "terraform", output_dir="./infra")

v1.10.0 adds migration planning with evidence-based closure

  • One model covers the full estate. Infrastructure, data, applications, platforms, networks, facilities, and business services share one dependency graph.
  • Dependencies determine the waves. The planner schedules prerequisites first, rejects cycles, checks rollback paths, and reports unresolved mappings.
  • Closure needs evidence. Missing or failed blocking observations prevent closure and make migrate verify return exit code 2.
  • Industry rules stay outside the engine. Optional YAML packs add acceptance gates without adding industry fields to the core.
  • PH telco is the first proof. The product remains industry-neutral. A manufacturing ERP fixture runs through the same planner with no domain pack.

Earlier releases added control-ID mapping and plan (v1.5.0), the self-correcting architect and OSCAL (v1.6.0), cloudwright integrate (v1.7.0), the responsive dark-theme canvas (v1.8.0), and measured canvas interaction fixes (v1.9.0). Full history in CHANGELOG.md.

Compatibility

  • Python 3.12+
  • Models: Anthropic (Claude Sonnet, Haiku) and OpenAI (GPT-5+ family), auto-detected from env.
  • Clouds: AWS, GCP, Azure, Databricks. 114 service keys total.
  • Install variants: cloudwright-ai[cli], cloudwright-ai[web], cloudwright-ai-mcp.

Contributing, license, changelog

  • Contributing guide: CONTRIBUTING.md
  • License: MIT, see LICENSE
  • Full release history: CHANGELOG.md
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