GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Cloud DevOps analysis with guarded Git, infrastructure, cloud and observability operations.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"cloud-devops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cloud-devops-mcp-server"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add cloud-devops -- npx -y cloud-devops-mcp-serverวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"cloud-devops": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cloud-devops-mcp-server"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"cloud-devops": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cloud-devops-mcp-server"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub alexcgodwin ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.14.0) เข้า registry 35 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Cloud DevOps MCP Server is a Model Context Protocol v2 server by Alex C. Godwin. It provides evidence-backed Cloud DevOps analysis across infrastructure, identity, Kubernetes, CI/CD, SRE and software supply-chain controls.
The v0.14 line adds an opt-in OpsChugex change-intelligence and blast-radius gateway. The public MCP forwards bounded planned-change, topology and readiness evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns change risk, impacted topology nodes, representative blast paths, blockers, warnings and evidence gaps. Proprietary dependency propagation, risk weighting and blocker rules are not included in this public MIT repository.
The v0.13 line adds an opt-in OpsChugex advanced FinOps gateway. The public MCP forwards bounded cloud-cost, utilization and Kubernetes allocation evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns optimization opportunities, cost anomalies, low/high savings ranges, confidence, cost correlations and evidence gaps. Proprietary savings factors, anomaly thresholds, prioritization and deduplication are not included in this public MIT repository.
The v0.12 line adds an opt-in OpsChugex cloud security posture gateway. The public MCP forwards bounded cloud asset, identity, secret and network-reachability evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns security score, risk level, ordered findings, attack paths, evidence gaps and recommendations. Proprietary security rules, severity thresholds, scoring and attack-path correlation are not included in this public MIT repository.
The v0.11 line adds an opt-in OpsChugex policy and governance gateway. The public MCP sends bounded resource evidence and approved exception metadata to a host-configured private OpsChugex service and returns pass, review or block decisions with control findings and evidence gaps. Proprietary profiles, rules, weights and exception-processing logic are not included in this public MIT repository.
The v0.10 line adds an opt-in OpsChugex root-cause intelligence gateway. The public MCP sends bounded incident evidence to a host-configured private OpsChugex service and returns evidence-ranked probable causes, contradictions, limitations and next checks. Proprietary ranking and correlation rules are not included in this public MIT repository.
The v0.9 line adds an opt-in distributed-tracing and SLO-intelligence plane for Grafana Tempo and Jaeger v3 trace reads, service dependency mapping, tracing coverage assessment, multi-window SLO burn-rate analysis and trace/SLO incident correlation. The v0.8 production-observability and operations-intelligence plane remains available for Prometheus, Grafana, CloudWatch Logs Insights, Kubernetes health, GitHub Actions diagnosis, cloud health, FinOps and drift. Live AWS, Azure and GCP access remains bounded and read-only. Cloud mutation remains intentionally unavailable.
AI assistants are more useful in engineering work when they can call focused tools with clear inputs and consistent outputs. This server provides a Cloud DevOps tool layer for:
| Tool | Purpose |
|---|---|
assess_cloud_change_bundle | Correlates Terraform, IAM, Kubernetes and GitHub Actions evidence into one deployment-risk assessment with cross-domain change paths. |
assess_terraform_change | Scores Terraform/IaC risk and can derive evidence from raw Terraform plan JSON. |
build_incident_runbook | Produces a practical incident response runbook for a service, symptom, environment and severity. |
review_cicd_pipeline | Reviews CI/CD maturity while separating failed controls from unknown evidence. |
estimate_slo_error_budget | Calculates downtime and request-failure budgets with consistency validation. |
review_iam_policy | Parses IAM policy JSON and detects wildcard scope and privilege-escalation paths. |
review_kubernetes_deployment | Parses Kubernetes YAML for probes, resources, disruption protection, image and exposure risks. |
review_github_actions_workflow | Parses workflow YAML for triggers, immutable action pins, permissions, caching and concurrency. |
review_cloud_identity_policy | Applies AWS IAM, Azure RBAC or GCP IAM policy packs to raw policy JSON. |
review_terraform_security | Reviews Terraform plan JSON for destructive changes, public exposure, encryption, deletion protection and wildcard IAM. |
review_kubernetes_security | Reviews privileged mode, host access, service accounts, capabilities, seccomp, root filesystems and NetworkPolicy. |
review_software_supply_chain | Correlates CycloneDX/SPDX SBOM quality with CI action pinning, image immutability, signatures and provenance. |
When explicitly enabled, six additional tools provide allowlisted AWS/Azure/GCP identity verification, bounded inventory, managed Kubernetes discovery, observability configuration summaries, FinOps waste signals and drift reporting. No cloud mutation commands are exposed. AWS general inventory is sourced from the Resource Groups Tagging API, so untagged AWS resources may not appear in that inventory or AWS drift comparison.
When explicitly enabled, twelve additional tools provide bounded Prometheus queries, Grafana alert summaries, CloudWatch Logs Insights queries, Kubernetes pod-health summaries, GitHub Actions failure diagnosis, cross-signal incident correlation, cloud-health assessment, deployment/incident correlation, observability coverage assessment, FinOps correlation, cross-runtime drift analysis and operations briefs. Endpoints, cloud scopes, log groups, cluster contexts, namespaces and repositories are allowlisted. The layer is read-only and exposes no alert mutation, deployment mutation or arbitrary shell execution.
When explicitly enabled, six additional v0.9 tools provide bounded Tempo/Jaeger trace search and retrieval, service dependency mapping, tracing coverage assessment, multi-window SLO burn-rate analysis and trace/SLO incident correlation. Remote tracing endpoints must be allowlisted and use HTTPS unless loopback. Backend credentials stay in host environment variables. Trace search windows and result sizes are bounded, and the plane exposes no trace ingestion, sampling mutation or telemetry deletion.
When explicitly enabled, v0.10 exposes diagnose_root_cause. The tool accepts bounded evidence from metrics, logs, traces, Kubernetes, cloud, Terraform and CI/CD, then calls a host-configured private OpsChugex service. The public MCP contains no proprietary ranking rules, accepts no service URL or credential as tool input, and performs no remediation. Evidence scores represent evidence strength rather than statistical probability.
When explicitly enabled, v0.11 exposes assess_governance_policy. The tool accepts bounded factual resource evidence plus optional owner-attributed, time-bounded exceptions and forwards them to the private OpsChugex policy engine. It returns pass, review, or block with control findings and evidence gaps.
The public MCP contains no proprietary governance profiles, policy rules, scoring weights, exception evaluation logic or enforcement capability. The service URL and token remain host-side and cannot be supplied as MCP arguments.
When explicitly enabled, v0.12 exposes assess_cloud_security_posture. The tool accepts bounded asset, identity, secret and network-reachability evidence and forwards it to the private OpsChugex security engine. It returns a security score, risk level, ordered findings, correlated attack paths, evidence gaps and recommended next actions.
The public MCP contains no proprietary security detection thresholds, severity rules, scoring logic or attack-path algorithm. It cannot rotate credentials, change IAM, modify network controls, alter encryption settings or remediate infrastructure.
When explicitly enabled, v0.13 exposes analyze_advanced_finops. The tool accepts bounded cloud-cost, utilization and Kubernetes allocation evidence and forwards it to the private OpsChugex FinOps engine. It returns optimization opportunities, anomalies, savings ranges, confidence, cost correlations and evidence gaps.
The public MCP contains no proprietary savings factors, anomaly thresholds, prioritization rules, confidence algorithm or portfolio deduplication logic. It does not resize resources, terminate workloads, purchase commitments, change Kubernetes requests or perform billing actions.
When explicitly enabled, v0.14 exposes analyze_change_blast_radius. T
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo