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MCP Server · AI代理

Unico Finops MCP

UnicoFinOps是一款基于依赖图谱的云成本智能代理,通过实时构建基础设施依赖关系图阻止危险操作,并利用AI优化云资源成本。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
基础设施即代码PythonCursor

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作者 / 组织
BorisQuanLi
提供方
BorisQuanLi
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Unico Finops MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 -m venv venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

UnicoFinOps:上下文感知的云成本代理🛡️💰

问题: 标准的AI编码代理对Infrastructure as Code来说是危险的。他们建议在不了解隐藏依赖关系的情况下删除“空闲”资源,从而导致生产中断。 解决方案: UnicoFinOps是一个 MCP服务器 构建实时 依赖图 您的基础设施。它阻止了危险的操作 *之前* 它们发生,然后使用 谷歌双子座3 制定合理的策略,安全地节省约90%的开支。

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🏗️ 建筑

该项目是在 脑谷AIE代码代理黑客马拉松(纽约2025) 使用多代理架构:

graph LR
    User[IDE / Cursor] -->|MCP Protocol| Server[UnicoFinOps Server]
    Server -->|Parse| HCL[Terraform Files]
    HCL -->|Build| Graph[NetworkX Dependency Graph]
    
    Graph -->|Safety Check| Gate{Safe to Modify?}
    Gate -- No --> Block[🚨 BLOCK & WARN]
    Gate -- Yes --> AI[Google Gemini 3]
    
    AI -->|Optimize| FinOps[Cost Analysis]
    FinOps -->|Review| Rabbit[CodeRabbit AI]
    FinOps -->|Persist| Mongo[MongoDB Atlas]

🚀 主要特点

  1. 🛡️ 基于图的安全门(NetworkX)

与“基于文本”的代理不同,UnicoFinOps构建了AWS资源的有向图。

  • 功能:检测连接的卷、安全组引用和IAM角色依赖关系。
  • 结果:如果下游资源依赖于目标,则显式阻止DELETE操作。
  1. 🧠 出血边缘推理(谷歌双子座3预览版)

利用Gemini 3的大规模上下文窗口和推理能力。

  • 能力:分析完整的tfstate上下文以识别“僵尸基础设施”
  • 结果:根据实际的CloudWatch指标,确定gp2与gp3的低效率,并将t3.2x放大到t3.medium。
  1. 🤝 协同治理(CodeRabbit)

我们将AI视为合作伙伴,而不仅仅是工具。

  • 工作流:代理打开Pull Request->CodeRabbit检查代码的安全性/合规性->人工合并。
  • 验证:CodeRabbit在部署之前强制执行生产标准(错误处理、重试)。
  1. 💾 状态感知(MongoDB Atlas)
  • 使用MongoDB来维护优化历史,防止代理“摆动”(建议两次进行相同的修复)。

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🛠️ 技术栈和赞助商

  • 型号:谷歌双子座3预览版(Gemini-3-pro-review)
  • 协议:模型上下文协议(MCP)fastmcp
  • 数据库:MongoDB Atlas(Python驱动程序)
  • CI/CD:CodeRabbit AI
  • 基础设施:Terraform/AWS
  • 语言:Python 3.12(FastAPI)

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⚡ 快速开始

先决条件

  • Python 3.12+
  • Google Gemini API密钥
  • MongoDB Atlas URI

安装

1.克隆回购

git clone https://github.com/BorisQuanLi/unico-finops-mcp.git
cd unico-finops-mcp

2.安装依赖项

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3.配置环境 创建一个 .env 文件:

GEMINI_API_KEY=your_key_here
MONGODB_URI=your_mongo_uri

4.运行演示 运行模拟脚本以查看Graph Safety Guard的运行情况:

python test_demo.py

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📜 许可证 该项目是Apache 2.0许可证下的开源项目。

### 🚀 Commit & Push

Run these commands to update the repo immediately:

git add README.md git commit -m "docs: update README with architecture, graph safety logic, and sponsor details" git push

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

云成本优化Python本地部署基础设施即代码AI代理依赖图谱资源管理

支持客户端

Cursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Unico Finops MCP

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Everything Claude Code

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Time 7365cb6d

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Server Everything (everything)

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Unico Finops MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Unico Finops MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Unico Finops MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Unico Finops MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Unico Finops MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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