プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Cloud FinOps Skill & MCP

作者:OptimNowバージョン 1.47.0i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.OptimNow/cloud-finops

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

必要なもの

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.optimnow.io/mcp

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

または、パソコンで動かす

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.optimnow.io/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月6日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • 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

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント OptimNow で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    174ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    7件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1385件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1385件のうち96%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1385件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Cloud FinOps Skill & MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.47.0)がレジストリに届いたのは昨日です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitHub

作者:github

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

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT3 日前更新
インストール

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

パソコンで動く★ 10,225MIT15 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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:

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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