Cloudeval AI

Name: Cloudeval AI
Author: ganakailabs

제작자: ganakailabs버전 0.38.5i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.ganakailabs/cloudeval

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Cloud evaluations and reviews for Azure and static AWS CloudFormation (beta). Requires an account.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 개발자 도구
입력해야 할 값: CLOUDEVAL_ACCESS_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: CLOUDEVAL_ACCESS_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "cloudeval": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ganakailabs/cloudeval-cli",
        "mcp",
        "serve",
        "--toolset",
        "readonly"
      ],
      "env": {
        "CLOUDEVAL_ACCESS_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add cloudeval --env CLOUDEVAL_ACCESS_KEY=your-value -- npx -y @ganakailabs/cloudeval-cli mcp serve --toolset readonly

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "cloudeval": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ganakailabs/cloudeval-cli",
        "mcp",
        "serve",
        "--toolset",
        "readonly"
      ],
      "env": {
        "CLOUDEVAL_ACCESS_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "cloudeval": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ganakailabs/cloudeval-cli",
        "mcp",
        "serve",
        "--toolset",
        "readonly"
      ],
      "env": {
        "CLOUDEVAL_ACCESS_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

CLOUDEVAL_ACCESS_KEY 비밀 필수 env
Cloudeval access key with permissions for the selected project and report reads. Create it in the Cloudeval app under Developer > API & CLI access keys.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 ganakailabs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 51%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Cloudeval AI, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: CLOUDEVAL_ACCESS_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.38.5)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

제작자: github

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

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT3일 전 업데이트

설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

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

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT15일 전 업데이트

설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Cloudeval CLI

Your cloud, in the terminal: evaluated, reported, and agent-ready.

Cloudeval CLI turns ARM templates, GitHub-hosted IaC, and live Azure context into cost, architecture, and Well-Architected signals. Use it as a terminal UI, a scriptable automation client, or an MCP server for Codex, Cursor, Claude, VS Code, and any stdio JSON-RPC client.

Why Use It

For	What you get
Terminal users	A full TUI with chat, Agent mode, workspace tabs, thread switching, slash commands, a context rail, task ledger, artifact chips, and local SQLite session history.
Automation	Stable `json`, `ndjson`, `markdown`, and text output; payloads on stdout; progress and prompts on stderr; predictable exit codes.
Agents and CI	Scoped access-key credentials, redacted output by default, MCP toolsets, recipes, and machine-readable capability metadata.

Install

Node.js 20+ users can install from npm:

npm install -g @ganakailabs/cloudeval-cli

cloudeval --help

macOS, Linux, WSL2, Git Bash, and PowerShell 7+ on Windows or Linux can use the standalone release installer:

curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | bash

irm https://cli.cloudeval.ai/install.ps1 | iex

Then reload your shell and sign in:

source ~/.bashrc   # or: source ~/.zshrc

cloudeval login cloudeval status cloudeval chat

Device login goes through cloudeval.ai and always asks the browser auth provider to show the account chooser, so users can choose the intended work email even when another account is already signed in. No local Azure app registration is needed for normal CLI use.

Installer behavior and controls

The installer:

downloads checksum-verified GitHub release assets and installs cloudeval;
creates the eva and cloud aliases on non-Windows platforms;
can install shell completions for bash, zsh, and fish;
can offer concise MCP setup for detected Codex, Claude Desktop, Cursor, and VS Code clients, skipping clients where Cloudeval MCP is already configured and avoiding prompts when only manual-only setup remains;
asks whether to share limited CLI telemetry, defaulting to yes; declining writes telemetry.enabled=false;
explains credential setup but does not create access keys or write secrets into MCP client config;
shows compact labeled progress bars in interactive terminals;
uses connect/stall timeouts so slow CDN transfers fail clearly.

Useful controls:

curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | CLOUDEVAL_INSTALL_AGENT_SETUP=0 bash

curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | CLOUDEVAL_INSTALL_MCP_CLIENTS=codex,cursor bash curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | CLOUDEVAL_TELEMETRY=0 bash

$env:CLOUDEVAL_ASSUME_YES = "1"

irm https://cli.cloudeval.ai/install.ps1 | iex

The bash installer can also detect agent clients and offer MCP setup. The PowerShell installer installs the verified binary, yoga.wasm, license notices, PATH, and optional PowerShell tab completions. Run cloudeval mcp setup afterward when you want MCP client configuration.

Telemetry

Cloudeval CLI sends curated custom events to Azure Application Insights by default. Events cover command family, success, duration, safe option enums, CLI version, Node/runtime version, OS major version, architecture, install source, update/install outcomes, MCP tool names, and TUI launch/exit metadata. After login, events may include the signed-in email and first/last/full name.

Telemetry never sends raw prompts, command output, tokens, local paths, project or resource identifiers, account/session/tenant identifiers, cloud resource names, stack traces, or raw error messages. Disable or re-enable it anytime:

cloudeval config set telemetry.enabled false

cloudeval config get telemetry.enabled --format json cloudeval config set telemetry.enabled true cloudeval config unset telemetry.enabled

Environment overrides take precedence for a single run:

CLOUDEVAL_TELEMETRY=0 cloudeval status --format json

CLOUDEVAL_TELEMETRY=1 cloudeval --help

Update later with:

cloudeval update --check

cloudeval update --yes

After an update, restart or reload configured MCP clients when you are ready to load newly exposed Cloudeval tools, resources, or prompts. Cloudeval does not restart Codex, Claude, Cursor, VS Code, or other MCP hosts automatically.

Uninstall local installer-owned artifacts while keeping Cloudeval config, sessions, and auth by default:

cloudeval uninstall --dry-run

cloudeval uninstall --yes cloudeval uninstall --yes --remove-config # also removes ~/.config/cloudeval npm uninstall -g @ganakailabs/cloudeval-cli # if installed through npm

Start Here

cloudeval                         # Terminal UI

cloudeval tui --graph-diagram ascii cloudeval ask "Summarize my cloud risk" --format json cloudeval agent "Find cost and architecture risks" --format json cloudeval agents list cloudeval agents run cost --project --format json cloudeval recipes list cloudeval projects list cloudeval uninstall --dry-run cloudeval projects graph insights --focus impact --resource --format json cloudeval validate template --template-file template.json --parameters-file parameters.json --rule --details --wait --progress stderr --wait-timeout 600000 --format json cloudeval validate tests --template-file template.json --parameters-file parameters.json --wait --progress stderr --wait-timeout 600000 --format json cloudeval rules search "public network" --format json cloudeval reports list cloudeval actions list --type architecture,cost,unit-tests --format json cloudeval actions open --print-url --no-open cloudeval review --repo owner/repo --ref feature/infra-change --commit-sha --github-checks --sarif --output cloudeval-review --format json --non-interactive cloudeval capabilities --format json cloudeval doctor --deep

Full docs: Get started with the CLI and CLI command reference.

Inside the Terminal UI, use the Thread control or /thread to switch open chat sessions, recent Cloudeval chat threads, and local CLI sessions. /thread new starts another independent open session, and /open jumps to the same chat thread in Cloudeval when the active session has a thread id. Roomy terminals show a context rail with project, thread, model, mode, profile, report artifact chips; narrower terminals keep the chat first and expose the same controls through the composer and slash commands. Typing / opens a bottom command completion strip; use Tab or Up/Down to move, Right to accept the ghost text, and Enter to choose the highlighted command. Streaming work appears as a task ledger in the thread, and the bottom composer stays docked so prompt entry does not compete with the transcript. Grounded answers show numbered citations and a Sources section instead of raw [S_tool_...] tags, with citation numbers highlighted inline; /copy copies the latest assistant response and /download writes a Markdown transcript with the same references. Graph insight blocks render as bordered terminal cards instead of exposing raw graph-insight markers; when a card contains a conservative Mermaid flowchart, --graph-diagram auto renders a terminal diagram in roomy TTYs, unicode or ascii force a mode, and off keeps the Mermaid source fallback. Unsupported Mermaid syntax stays visible as source instead of breaking the transcript. Negotiated chat visualizations render directly in the TUI: line/area trends use Unicode plots; bar, column, histogram, pie, doughnut, radar, and polar data use width-aware bars; scatter and heatmap data use compact terminal grids; unsupported chart families use the artifact's table fallback. Mermaid flow edges render as an edge list, with bounded Mermaid source as the fallback when no edges can be extracted. HITL approval prompts require an explicit option selection or typed answer; pressing Enter on a blank approval prompt does not choose the recommended option. Project and Connection tabs show a selected-item detail pane for backend fields, report coverage, sync state, and linked records; use J/K or Up/Down on Projects and Connections to move the selected row, then Enter to confirm it. The billing header separates credits left from observed credits used so usage does not look like the current budget. Use the Profile control or /profile cost to run the current prompt with an Agent Profile; selecting a profile switches the TUI to Agent mode, and selecting Ask mode clears the profile back to the default chat flow. Starter prompts stay hidden until you run /starter. Press Esc from the prompt to leave text editing so tab, arrow, and number shortcuts move through controls and tabs; type again to resume editing. Busy loaders and the input cursor can be disabled with --no-anim. The banner details include the logged-in user. Focused controls and the active top tab use the shared warm banner-yellow accent, with the active tab filled across its full button interior.

The CLI advertises cloudeval.visualization/v1, flint-v1, and mermaid-v11 capabilities on chat requests. The backend compiles chart intent; the CLI validates the bounded artifact and renders terminal-safe output without a browser or native SVG helper. ask and agent JSON results include data.visualizations when present, and NDJSON emits a visualization event as well as including the artifacts in the final `

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Cloudeval AI

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 README

Cloudeval CLI

Why Use It

Install

Telemetry

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