Cloudcostsmcp

Name: Cloudcostsmcp
Author: x7even

作者：x7evenバージョン 1.0.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.x7even/cloudcostsmcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Anchor AI FinOps to real, live cloud pricing — AWS, GCP & Azure public and enterprise rates.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 開発者ツール
入力が必要なもの：OCC_GCP_API_KEY, AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY

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

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： OCC_GCP_API_KEY, OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER, AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY, OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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。

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

{
  "mcpServers": {
    "cloudcostsmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "opencloudcosts"
      ],
      "env": {
        "OCC_GCP_API_KEY": "your-value",
        "OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER": "your-value",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-value",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-value",
        "OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add cloudcostsmcp --env OCC_GCP_API_KEY=your-value --env OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER=your-value --env AWS_ACCESS_KEY_ID=your-value --env AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-value --env OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID=your-value -- uvx opencloudcosts

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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": {
    "cloudcostsmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "opencloudcosts"
      ],
      "env": {
        "OCC_GCP_API_KEY": "your-value",
        "OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER": "your-value",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-value",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-value",
        "OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "cloudcostsmcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "opencloudcosts"
      ],
      "env": {
        "OCC_GCP_API_KEY": "your-value",
        "OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER": "your-value",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-value",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-value",
        "OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID": "your-value"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、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。ほかのアプリを選んでください。

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。

自分で入力する値

OCC_GCP_API_KEY 秘密 env
GCP free API key — required for GCP pricing, no billing account needed.
OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER env
Set to true to enable effective/discounted AWS pricing via Cost Explorer ($0.01/call).
AWS_ACCESS_KEY_ID 秘密 env
AWS credentials — only needed for effective pricing (RI/Savings Plans). Public pricing works without credentials.
AWS_SECRET_ACCESS_KEY 秘密 env
AWS secret key — paired with AWS_ACCESS_KEY_ID for effective pricing.
OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID env
GCP billing account ID — enables effective/contract pricing via Cloud Billing API.

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

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

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7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 x7even 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
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

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1394件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの1394件のうち29%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1394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

Cloudcostsmcpは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1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？

入力が必要なもの：OCC_GCP_API_KEY, AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

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（1.0.2）がレジストリに届いたのは4 か月前です。

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。パソコンにPython (uv)も必要です。

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

Cloudflare MCP

作者：cloudflare

Cloudflare MCP servers

クラウドで動く★ 4,446Apache-2.014 か月前更新

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。

OpenCloudCosts MCP

Anchor AI FinOps to real, live cloud pricing.

Your LLM's cloud pricing knowledge was frozen at training cutoff. Cloud pricing wasn't.

opencloudcosts is an MCP server that gives your AI assistant live, structured access to AWS, GCP, and Azure pricing — 16 tools it can call directly, with results it can reason over rather than guess at. Ask it to compare a full multi-resource workload across all three clouds simultaneously. Ask it for your actual post-discount effective rates from Reserved Instances, Savings Plans, or Enterprise Discount Programs. Ask it to fan out across every region and return the cheapest option. None of that is possible from training data alone, and none of it is possible from a single-cloud pricing calculator.

The Problem

Ask any AI assistant what an m5.2xlarge costs in ap-southeast-2, whether AWS or GCP is cheaper for a three-tier web app, or what your effective hourly rate is after Savings Plans. You will get a confident answer. It will probably be wrong.

Cloud pricing is a poor fit for static model weights: instance families are added and retired, regional pricing diverges (the same instance type can differ 20–40% across regions), spot markets fluctuate, and commitment discounts are by definition unique to each account. A model answering from training data cannot know your negotiated EDP rate. It can barely reliably recall last year's list price. The problem is not that LLMs are bad — it's that real-time, account-specific pricing data is structurally outside what a model can know.

opencloudcosts fixes this by giving your AI assistant 16 MCP tools backed by live provider APIs. Instead of hallucinating numbers, the model calls a tool and gets a precise answer.

A Concrete Scenario

Your team asks: *"We're evaluating whether to migrate this workload from AWS to GCP. What does the full stack cost on-demand vs. three-year committed, across all three clouds, so I can make the case to leadership?"*

Without this tool, the model interpolates — possibly from pricing that is a year out of date — across three providers, multiple resource types, and at least four pricing tiers. The numbers will be plausible and wrong.

With opencloudcosts, the model calls compare_bom with the workload spec (compute + storage + database). The tool fans out 8 concurrent provider calls across AWS, GCP, and Azure simultaneously, prices each resource category at public and committed rates, and returns a per-provider, per-term breakdown with savings analysis — in a single tool call.

No spreadsheet. No switching between three provider calculators. No manual SKU matching. No training-data approximation.

Why Not the Obvious Alternatives

Asking a model without tools — Training data has a cutoff. Cloud pricing changes constantly, varies 20–40% across regions for the same instance type, and includes account-level commitment discounts that are invisible at inference time. The model will approximate, confabulate, or recall stale numbers. There is no structured output, and the model cannot access your contracted rates under any circumstances.

Cloud pricing calculators (AWS / GCP / Azure) — Each covers exactly one cloud. They are UI-only with no API surface callable from an AI assistant. Cross-cloud comparison requires manually reproducing the same architecture three times across three separate calculators and reconciling exports by hand. They have no concept of unit economics and produce no programmatic output for agentic workflows.

Infracost — Excellent at estimating cost diffs against Terraform plans. It requires IaC files as input — it cannot answer "what does an n2-standard-8 cost in europe-west4?" without a Terraform plan in hand. It is not an MCP server and is not callable from a conversational AI context.

Calling provider APIs directly — AWS bulk pricing files are multi-GB and require targeted API access patterns to avoid downloading them in full. GCP's Cloud Billing Pricing API v1beta requires a multi-source ADC credential chain and provider-specific IAM. Azure's Retail Prices API needs pagination logic and SKU matching. Every provider uses different region naming conventions, SKU formats, and data schemas. opencloudcosts normalizes all of this behind a uniform MCP tool interface and handles credential chains, caching, and retry logic so the model does not have to.

Capabilities at a Glance

Capability	LLM (no tools)	Cloud Calculators	Infracost	opencloudcosts
Live pricing (not frozen at training cutoff)	No	Manual input only	IaC-bound	Yes — fetched from provider APIs
Cross-cloud comparison in one call	No	No	No	Yes — `compare_bom`, 8 concurrent provider calls
Effective/contracted rates (RI, SP, EDP, CUD)	No	No	No	Yes — credentials unlock this layer
Multi-region concurrent fan-out	No	No	No	Yes — up to 32 goroutines
Unit economics (cost/user, cost/request)	Approximate	No	No	Yes — `estimate_unit_economics`
MCP tool surface — callable by model	N/A	No	No	Yes — 16 tools
AWS + Azure public pricing, zero credentials	N/A	Single-cloud only	Partial	Yes
HTTP service for shared/Kubernetes deployments	N/A	N/A	No	Yes — bearer auth, rate limiting, probes

Coverage: Three Clouds, 16 Tools

Fourteen tools are fully functional. Two entries are compatibility stubs: search_pricing (a deprecated redirect from v0.8.x, kept for backward compatibility) and get_spot_history (registered but not implemented in the Go server — returns a structured "not available" response).

Credential requirements by provider

Coverage	Credentials required
AWS EC2, EBS (gp3/io2/sc1), RDS, inter-region egress	None
Azure VMs, Managed Disks, Blob Storage, Azure SQL/MySQL/PostgreSQL, Cosmos DB, AKS, Azure Functions, Azure OpenAI (GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5-Turbo, o1, o1-mini, embeddings)	None — fully public Retail Prices API
GCP Compute Engine, Cloud Storage, Persistent Disk, Cloud SQL, Memorystore, GKE, BigQuery, Vertex AI, Gemini, Cloud LB/CDN/NAT/Armor, Cloud Monitoring	Free API key (`OCC_GCP_API_KEY`) — no billing account, no credit card
AWS post-discount rates (Reserved Instances, Savings Plans) + `get_discount_summary`	AWS credentials + `OCC_AWS_ENABLE_COST_EXPLORER=true` ($0.01/call to Cost Explorer, opt-in only)
GCP committed-use discounts (CUDs) and Enterprise Discount Programs (EDPs)	ADC credentials + `billing.billingAccountPrice.get` IAM + `OCC_GCP_BILLING_ACCOUNT_ID`

Azure Reserved VM pricing (1-year and 3-year terms) is available via the public Retail Prices API — no credentials needed. compare_bom returns committed-term Azure pricing with no setup beyond the binary.

The 16 tools by category

Category	Tools
Pricing	`get_price`, `get_prices_batch`, `compare_prices`, `describe_catalog`, `search_pricing`†, `get_spot_history`†
FinOps	`estimate_bom`, `estimate_unit_economics`, `compare_bom`, `get_discount_summary`
Discovery	`list_regions`, `list_instance_types`, `find_cheapest_region`, `find_available_regions`
Cache	`refresh_cache`, `cache_stats`

† Compatibility stub only — not functional for live data. See opencloudcosts-go/README.md for full parameter reference.

Performance and Reliability

Concurrency — The analysis tools are not sequential HTTP wrappers:

find_cheapest_region and find_available_regions: errgroup + semaphore, up to 32 goroutines — queries all available regions in parallel, returns results sorted cheapest-first
compare_bom: 8 concurrent provider calls across AWS, GCP, and Azure simultaneously
compare_prices: semaphore of 10 concurrent region calls
get_prices_batch: parallelized across instance types within a region

Rate limiting and timeouts — Token-bucket rate limiter at 200 req/s on the HTTP transport (OCC_RATE_LIMIT). Per-request deadline: 60s (OCC_REQUEST_TIMEOUT). Per-provider API call: 30s (OCC_PROVIDER_TIMEOUT). Graceful SIGTERM drain: 15s (OCC_SHUTDOWN_TIMEOUT).

Cache — Prices are stored in a concurrent in-memory cache (read-optimised with sync.RWMutex) with atomic JSON persistence at ~/.cache/opencloudcosts/cache.json. TTLs: public prices 24h (OCC_CACHE_TTL_HOURS), region/instance metadata 7 days (OCC_METADATA_TTL_DAYS), effective/contracted rates 1h (OCC_EFFECTIVE_PRICE_TTL_HOURS). Cache survives binary updates. 401/403 responses from billing APIs are never cached, so credential rotation takes effect immediately.

AWS pricing — EC2/EBS/RDS public pricing uses a targeted SKU API path rather than downloading the full multi-GB bulk pricing file, keeping startup fast and avoiding large network payloads.

Error isolation — Raw exception text never reaches LLM context. All tool boundaries emit structured error envelopes; full tracebacks are logged server-side only. GCP contract pricing falls back to public list prices on auth failure rather than surfacing an error into the conversation.

Validated: 234/234

opencloudcosts v1.0.0 achieves 234/234 (100%) on the LLM grounding harness, with zero XML hallucinations across the full suite.

The harness covers 234 realistic pricing questions across all three clouds: instance spot checks, cross-region comparisons, BOM estimates, multi-cloud comparisons, unit economics, AI model pricing, database pricing, storage pricing, discount summaries, egress pricing, availability queries, and network pricing.

Primary validation model: `qwen3.6-35b-128k` running locally via llama-swap — a self-hosted 35B reasoning model with no external API dependency. The harness has also been exercised against qwen3.6-35b-a3b, qwen3.5-122b-a10b@q6_k, and gemma-4-26b-a4b. Because MCP is a protocol rather than a model feature, accuracy comes from the tool returning correct live data — any MCP-capable AI assistant calls the same tool surface and gets the same structured response.

Harness progression: 109/123 (Python v0.8.x) → 169/169 (v0.9.0) → 199/199 (v0.9.2) → 234/234 (v1.0.0).

643 Go unit tests across all providers and tools verify behavioral correctness and cross-provider API parity, independent of LLM evaluation.

Use Cases

1. Price the same workload across all three clouds at once

"Price the following on AWS, GCP, and Azure simultaneously: 4 instances (8 vCPU, 32 GB RAM), 1 managed PostgreSQL database (4 vCPU, 16 GB RAM), and 500 GB block storage. Return on-demand, 1-year committed, and 3-year committed totals for each cloud with monthly and annual figures, and flag which provider is cheapest at each commitment term."

compare_bom fans out 8 concurrent provider calls and returns a per-provider, per-term breakdown with savings analysis versus on-demand. No pricing calculator does this across cloud boundaries. AWS and Azure public pricing requires no credentials; GCP requires a free API key.

2. Find the cheapest AWS region for a long-running compute workload

"I need to run a c6a.4xlarge continuously. Fan out across all available AWS regions and return the 5 cheapest, sorted by on-demand hourly rate. Show us-east-1 as a baseline."

find_cheapest_region uses a 32-goroutine fan-out across every region where the instance type is available and returns results sorted cheapest-first. Regional price deltas for the same instance type routinely exceed 20%. No credentials needed.

3. Determine your effective AWS rate after commitments

"I h

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

Cloudcostsmcp

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

作者のREADME

OpenCloudCosts MCP

Anchor AI FinOps to real, live cloud pricing.

The Problem

A Concrete Scenario

Why Not the Obvious Alternatives

Capabilities at a Glance

Coverage: Three Clouds, 16 Tools

Performance and Reliability

Validated: 234/234

Use Cases