ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Finops Framework MCP

โดย aaronmsotoรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.aaronmsoto/finops-framework-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Unofficial MCP server for the FinOps Framework: phases, domains, capabilities, maturity, KPIs.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "finops-framework": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "finops-framework-mcp"
      ],
      "env": {
        "FINOPS_MCP_DATA": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add finops-framework --env FINOPS_MCP_DATA='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y finops-framework-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "finops-framework": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "finops-framework-mcp"
      ],
      "env": {
        "FINOPS_MCP_DATA": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "finops-framework": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "finops-framework-mcp"
      ],
      "env": {
        "FINOPS_MCP_DATA": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • FINOPS_MCP_DATA env
    Override the bundled data artifact directory (defaults to the packaged data/framework).

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub aaronmsoto ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 69% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Finops Framework MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 17 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Zoo MCP

โดย KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

finops-framework-mcp

Three unofficial MCP servers that give AI assistants a structured, sourced interface to published FinOps and AI-cost guidance, so an assistant answers with the publishers' actual text and formulas instead of improvising:

ServerCoversSource
finops-framework-mcpThe FinOps Framework: capabilities, Crawl/Walk/Run maturity, KPIs, personasfinops.org/framework
finops-focus-mcpThe FOCUS billing-data specification, pinned per version (1.0, 1.2)focus.finops.org
tokenomics-overview-mcpAI tokenomics: the Seven-Layer Stack, Big-T notation, prompt-cache metrics, consumption levers incl. model routing, FOCUS 1.5 AI costtokeneconomics.com

All three are read-only (an agent can read guidance, never change your practice or data) and offline once installed (no network access at runtime, no telemetry). Use any one on its own; together they cover what good looks like, which billing columns prove it, and what drives AI token cost.

Start here: the usage guide

[aaronmsoto.github.io/finops-framework-mcp](https://aaronmsoto.github.io/finops-framework-mcp/) is a free, no-install walkthrough written for FinOps practitioners as much as engineers. It explains what each server does, connects them to Claude in a couple of minutes, and works through five examples, from a showback report to whether prompt caching is paying off. Every number and quote in it comes from a real run of these servers. See Documentation for the page list.

Why this exists

Ask an AI assistant "how mature is our Allocation practice?", "which FOCUS columns feed Effective Savings Rate?" or "is our prompt caching paying off?" without these servers, and it will happily improvise a plausible answer. With them, every response is the publisher's own text and formulas, structured for an assistant to read, with the source URL and license attached.

Anything a server had to work out itself is labeled, never passed off as published guidance:

  • The FOCUS server's KPI-to-column mapping, computed KPI values and cross-version diff are marked UNOFFICIAL (official: false).
  • The tokenomics server states each source's publication status on every answer, because most Tokenomics Foundation guidance is a working draft or release candidate. Its curated crosswalk is unofficial and only appears with FINOPS_MCP_EXPERIMENTAL=1.
  • The framework server is official-only out of the box: no invented relationships between capabilities, no maturity levels beyond the Foundation's Crawl/Walk/Run.

Quickstart

All three are on npm, so there is nothing to clone or build. Each package ships its own data and runs offline. Node >= 22 is the only requirement.

npx -y finops-framework-mcp

npx -y finops-focus-mcp npx -y tokenomics-overview-mcp

(-y skips npx's first-run install prompt, which can hang non-interactive MCP clients. Pin a version with, for example, npx -y finops-focus-mcp@0.2.)

Claude Code:

claude mcp add finops-framework -- npx -y finops-framework-mcp

claude mcp add focus-spec -- npx -y finops-focus-mcp claude mcp add tokenomics-overview -- npx -y tokenomics-overview-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json), or a project-scoped .mcp.json, or any stdio MCP client:

{

"mcpServers": { "finops-framework": { "command": "npx", "args": ["-y", "finops-framework-mcp"] }, "focus-spec": { "command": "npx", "args": ["-y", "finops-focus-mcp"] }, "tokenomics-overview": { "command": "npx", "args": ["-y", "tokenomics-overview-mcp"] } } }

Environment variables (all optional):

VariableServerEffect
FINOPS_MCP_DATAframeworkUse a locally refreshed artifact instead of the packaged data/framework
FOCUS_MCP_DATAFOCUSSame, for data/focus
TOKENOMICS_MCP_DATAtokenomicsSame, for data/tokenomics
FINOPS_MCP_EXPERIMENTAL=1framework, tokenomicsTurn on clearly labeled unofficial extras: the framework's parsed maturity get_actions, the tokenomics crosswalk

Each server also accepts the data directory as its first CLI argument, and answers --version with its package version plus its data version (FOCUS: the spec versions it serves).

How to use them

Start a session with each server's entry point, then follow its suggestions:

ServerStart withThen
frameworkget_framework_info {}search_framework, list_capabilities, get_capability (with include to control size), get_kpis, assess_maturity_path
FOCUSlist_versions {}search_focus, get_column, get_requirements, compare_versions, get_kpi_mapping, calculate_kpi
tokenomicsget_tokenomics_info {}list_layers, get_bigt_notation, list_levers, get_metric, calculate_cache_metrics, get_crosslinks

Questions each one answers well:

  • Framework: "What does Walk-level Forecasting require?", "Which KPIs does the Foundation feature for Rate Optimization?", "Who does what in Anomaly Management?"
  • FOCUS: "What does BilledCost mean in 1.2, and what changed since 1.0?", "Which columns do I need to compute Effective Savings Rate?"
  • Tokenomics: "Which layer owns model routing and AI gateways?", "How does this agent's token use scale with autonomy?", "Our cache read, write and uncached input tokens were X, Y, Z: is caching saving money?"

Using them together. The servers ship separately and never call each other. Instead, answers hand off by URI: each of the tokenomics server's 35 get_crosslinks links is backed by a verbatim quote from the Tokenomics Foundation page, and carries a finops://framework/… or focus://spec/… URI for the agent to read with the other two servers. FOCUS 1.5 working-draft names, which no ratified release contains yet, come back with no URI. The prompt-caching example walks one question through all three.

Server surfaces
  • finops-framework-mcp: 11 tools — get_framework_info (entry point), search_framework, list_capabilities, get_capability, get_maturity_assessment, get_kpis, assess_maturity_path, map_personas, get_entity, get_maturity_model, get_changelog — plus finops://framework/… resources and 4 prompts (explain-framework, assess-capability-maturity, plan-maturity-roadmap, map-personas-to-capabilities). Data: 6 Principles, 3 Phases, 4 Domains, 22 Capabilities, 11 Personas, 5 Technology Categories, the Scopes concept, and an 88-entry KPI library.
  • finops-focus-mcp: 9 tools for column and attribute lookup, normative requirements, search, the 1.0 → 1.2 diff, and unofficial KPI-to-column mappings with sample-data KPI calculation, plus focus://spec/… resources and 3 prompts. See packages/finops-focus-mcp.
  • tokenomics-overview-mcp: 20 tools across documents, the Seven-Layer Stack, Big-T notation, levers, metrics (with a cache-metrics calculator), personas, value classification, the FOCUS 1.5 AI-cost capabilities and cross-links, plus tokenomics://overview/… resources and 3 prompts (optimize_consumption, assess_prompt_caching, bigt_review). Data: 14 source documents, 7 layers, 6 Big-T classes, 32 levers, 7 metrics, 12 personas, 35 stated cross-links. See packages/tokenomics-overview-mcp.

The full prompts, resources and tools of all three servers (names, arguments, URIs, defaults and limits) are generated from live MCP output in docs/mcp-surface.md.

Remote option: the Cloudflare Worker

All three servers can also run over Streamable HTTP from one bundled Cloudflare Worker (src/workers/, endpoints /mcp/framework, /mcp/focus and /mcp/tokenomics; see docs/deploy-worker.md). Any MCP client that speaks Streamable HTTP can connect to a deployed Worker, for example:

claude mcp add --transport http tokenomics-overview "$WORKER_URL/mcp/tokenomics"

The Worker is stateless and serves each server's default surface (no experimental tools). demo/ is a static browser page with two walkthroughs through it: "Is prompt caching paying off?" (all three servers, on your own token counts) and Rate Optimization (framework and FOCUS).

How it's built

Every server is the same three decoupled parts, so a content refresh never needs a code change:

crawler ──▶ data artifact ──▶ MCP server (stdio)

src/crawlers/ data/ / src/servers/

for in framework, focus and tokenomics. The framework and tokenomics crawlers go fetch → parse → compose → derive → validate → emit: content/markdown/ is the canonical intermediate, composed from parsed HTML, and every JSON file is regenerated from it by an offline derive step, so a schema or JSON-only fix never needs a re-crawl. Their artifacts carry JSON Schemas and a sha256 manifest, and each server validates its artifact at startup and refuses to start on a bad one. The FOCUS crawler instead ingests each pinned spec release by git tag into data/focus/ /, with the derived diff and KPI mapping under data/focus/derived/.

The framework server's early capability relationship graph (get_prerequisites/get_related) was built, evaluated and deleted because its edges didn't clear the accuracy bar; see .agents/specs/v1-official-only.md.

Refreshing the data

npm run build

npm run refresh # framework: crawl → artifact + diff report node dist/crawlers/focus/cli.js # FOCUS: ingest the pinned spec tags (1.0, 1.2) node dist/crawlers/tokenomics/cli.js refresh # tokenomics: Tokenomics Foundation pages node dist/crawlers/framework/cli.js derive # framework: offline markdown → JSON, byte-identical node dist/crawlers/tokenomics/cli.js derive # tokenomics: same, for data/tokenomics

Crawls are polite, cached and robots-honoring. No upstream changes produce a byte-identical artifact and no version bump; content changes produce a changelog entry and a semver bump of the data version. The tokenomics refresh also lists pages it found but doesn't ingest (for example working-group drafts) under unregistered in its manifest. A scheduled refresh workflow is provided at docs/proposed/refresh-data.yml; .github/workflows/ is a protected path here, so the owner installs it:

git mv docs/proposed/refresh-data.yml .github/workflows/refresh-data.yml

Data versioning policy

Consumers pin a data version by pinning a package version or a git ref of this repo. Each manifest.json carries data_version, schema_version, crawled_at, per-file sha256 and entity counts; derived/changelog.json records what changed between versions (served by the framework server as get_changelog). Schema-breaking chang

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx