פיתוח · שרת MCP מקומי
Cloudwright
Cloud architecture and migration planning with costs, controls, evidence, and deployable IaC.
מה ה-MCP Registry מציין
הרשומה כפי שפורסמה ב-MCP Registry הרשמי (נקרא ב-4 באוקטובר 2026), בגרסה האחרונה.
- שם במרשם
io.github.xmpuspus/cloudwright- גרסה
- 1.10.0
- סטטוס
- פעיל
- קטגוריה
- פיתוח
- שכבת תעבורה
- stdio (תהליך מקומי)
- חבילה
- PyPI
- פורסם
- 24 באוגוסט 2026
- עודכן
- 24 באוגוסט 2026
- מפרסם
- xmpuspus (GitHub) · 2 שרתים עם דף כאן
- מרחב שמות
- מרחב השמות אומת על ידי ה-MCP Registry דרך GitHub (github.com/xmpuspus) · איך
- מאגר קוד
- github.com/xmpuspus/cloudwright
- מקור
- הרשומה ב-API של המרשם
חבילות
| מרשם | חבילה | גרסה | שכבת תעבורה |
|---|---|---|---|
| PyPI | cloudwright-ai-mcp | 1.10.0 | stdio |
איך מחברים את Cloudwright
Cloudwright רץ באופן מקומי מתוך חבילת Python שפורסמה ב-PyPI: cloudwright-ai-mcp, גרסה 1.10.0. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Python; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם uvx (מתוך uv) או אחרי pip install - הפקודה המקובלת היא uvx cloudwright-ai-mcp.
בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):
{
"mcpServers": {
"cloudwright": {
"command": "uvx",
"args": [
"cloudwright-ai-mcp"
]
}
}
}נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים
עוד מ-xmpuspus (GitHub)
| שרת | הרצה |
|---|---|
| PH Civic DataPH civic data as MCP tools: the full PSA OpenSTAT catalog, hazards, procurement. 41 tools. | מקומי · stdio |
עוד שרתים בקטגוריה פיתוח
| שרת | הרצה |
|---|---|
| CloudpriceCompare on-demand compute + storage pricing across AWS, Azure, and GCP. Bulk workload compare. | מקומי · stdio |
| CloudpulseCross-cloud observability for AI agents. Covers AWS, GCP, Vercel, and Cloudflare. | מקומי · stdio |
| CloudQuellAsk about AWS, Azure, GCP, OpenAI, Anthropic and Snowflake costs, budgets, and anomalies. | מרוחק · HTTPבדיקה חיה: נדרשת התחברות |
| CloudscopeAzure + GCP cost management: spending, forecasts, anomalies, budgets, idle resources, and tags. | מקומי · stdio |
| CLS++ MemoryCross-LLM persistent memory: store context once, recall it from any AI model. | מרוחק ומקומי · HTTP ו-stdioבדיקה חיה: נדרשת התחברות |
| CludePortable agent memory anchored on Solana. Local SQLite + vector recall, open export. | מקומי · stdio |
| CmsUXBERT Labs headless CMS: model, write and publish bilingual content, media, delivery checks. | מרוחק · HTTPבדיקה חיה: נדרשת התחברות |
| CmsDraft, edit, organise, schedule and publish a Writavo Site's content from any AI assistant. | מרוחק · HTTPבדיקה חיה: נדרשת התחברות |