FOCUS MCP サーバー

AI アシスタントに、クラウドの実際のコストを尋ねましょう。この MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Claude や他の MCP クライアントを FOCUS の請求データに接続し、次のような質問を 手書きの SQL ではなく 1 行のプロンプトに変えます。

• 「今月、リージョン別で最もコストが高いサービスは？」

• 「コミットメント割引の利用トレンドを見せて。」

• 「異常な支出パターンがあるアカウントは？」

• 「BilledCost と EffectiveCost の違いを説明して。」

内部では DuckDB が Parquet エクスポートを直接クエリします。 ローカルディスク、S3、GCS のどこにあっても構いません。データウェアハウスを 構築する必要はありません。サーバーには、公式の FOCUS ユースケースカタログから 厳選された 254 のクエリが、仕様バージョンごとに別々のコレクションとして バンドルされています（v1.0 は 36、v1.1 は 41、v1.2 は 53、v1.3 は 58、v1.4 は 66）。 各クエリには出典ページが記載されています。

FOCUS とは？

FOCUS（FinOps Open Cost & Usage Specification）は、 クラウド請求データのオープン標準です。AWS、Microsoft、Google Cloud は これをネイティブにエクスポートするため、1 つのスキーマと 1 セットのクエリが 複数のプロバイダーで機能します。

Related MCP server: MCP Cloud Services Server

クイックスタート

1. FOCUS データを取得する

各プロバイダーには公式のエクスポートパスがあります：

• AWS: AWS 向け FOCUS セットアップガイド（Data Exports → FOCUS 1.0 または 1.2）

• Microsoft Azure: Microsoft 向け FOCUS セットアップガイド

• Google Cloud: Google Cloud 向け FOCUS セットアップガイド、または下記の GCS + BigQuery を参照

• その他のプロバイダー: すべての FOCUS セットアップガイド

サーバーは Hive パーティショニングで Parquet を読み取ります：

/path/to/your/focus/data/
├── billing_period=2025-05/
│   ├── file1.parquet
│   └── file2.parquet
├── billing_period=2025-06/
│   └── ...

2. サーバーを実行する

最も簡単な方法はコンテナを必要としません。uvx が公開パッケージを取得して 1 ステップで実行します：

claude mcp add focus -e FOCUS_DATA_LOCATION=/path/to/your/focus/data -- uvx focus-mcp

Claude Desktop の場合は、claude_desktop_config.json にこれを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "focus": {
      "command": "uvx",
      "args": ["focus-mcp"],
      "env": {
        "FOCUS_DATA_LOCATION": "/path/to/your/focus/data",
        "FOCUS_VERSION": "1.0"
      }
    }
  }
}

Application Default Credentials で GCS を読み取るには gcs エクストラが必要です。 uvx は名前を指定するとインストールします：

claude mcp add focus -e FOCUS_DATA_LOCATION=gs://your-bucket/focus \
  -- uvx --from 'focus-mcp[gcs]' focus-mcp

Docker も引き続き利用可能で、固定された検証済みイメージが必要な場合に適しています。

イメージはリリースのたびに Docker Hub と GitHub Container Registry に公開されます：

docker pull glassity/focus-mcp:latest          # Docker Hub
docker pull ghcr.io/glassity/focus-mcp:latest  # GHCR

Claude Code の場合は、1 つのコマンドで：

claude mcp add focus -- docker run -i --rm \
  -v /path/to/your/focus/data:/data:ro \
  -e FOCUS_DATA_LOCATION=/data \
  glassity/focus-mcp:latest

Claude Desktop の場合は、claude_desktop_config.json にこれを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "focus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-v", "/path/to/your/focus/data:/data:ro",
        "-e", "FOCUS_DATA_LOCATION=/data",
        "-e", "FOCUS_VERSION=1.0",
        "glassity/focus-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

S3 または GCS データの場合は、ボリュームマウントを外して FOCUS_DATA_LOCATION を バケットに向けます。認証情報のオプションについては データの場所 を参照してください。

3. 質問する

クライアントを起動して試してみましょう：

Show me what FOCUS data is loaded.

アシスタントは get_data_info を呼び出し、行数、日付範囲、プロバイダーを報告します。 そこから、平易な言葉で質問します：

Run the service costs by region analysis for the last 3 months.
Show me the top 10 most expensive services across all accounts.
Find unused capacity reservations I can optimize.
Compare costs across providers and regions.
What columns are available in FOCUS v1.4?

ツール

8 つのツールを 2 つのグループに分けています。

データとクエリ：

スキーマと仕様：

スキーマツールは FOCUS 仕様自体から回答するため、アシスタントは列の意味を 説明するだけでなく、クエリを実行することもできます。

クエリライブラリ

すべてのクエリは公式の FOCUS ユースケースカタログ から抽出され、 ソースページへの引用が付いています：

• FOCUS v1.0: 36 クエリ

• FOCUS v1.1: 41 クエリ

• FOCUS v1.2: 53 クエリ

• FOCUS v1.3: 58 クエリ

• FOCUS v1.4: 66 クエリ

対象範囲には、コスト配分、コミットメント割引の追跡、異常検知、 予算照合、プロバイダー比較が含まれます。FOCUS_VERSION でアクティブな セットを選択します。プロバイダーがエクスポートするものに合わせてください。 仕様はエクスポートよりも先行しています（AWS Data Exports は現在 FOCUS 1.0 と 1.2 を提供）ので、1.3 と 1.4 のコレクションはプロバイダーが提供する日に 備えて準備されています。

データの場所

ローカルファイル

export FOCUS_DATA_LOCATION="/path/to/your/focus/data"

AWS Data Export のダウンロードコピー（aws s3 sync、マウントされたボリューム）は、 コピーされたときのマニフェストを通じて読み込まれます。バケット自体とまったく 同じ方法です。下記を参照してください。

Amazon S3

export FOCUS_DATA_LOCATION="s3://your-bucket/focus-exports"
export AWS_REGION="us-west-2"        # defaults to us-east-1

場所をエクスポートのルート、つまり data/ と metadata/ の両方を含む プレフィックスに向けます。AWS Data Exports は、最新の配信のすべてのファイルを metadata/ の下の請求期間ごとのマニフェストにリストします。サーバーは マニフェストがある場合、それらのファイルを読み込みます。プレフィックスに 残された置き換えられたチャンクや再配信された期間は無視され、二重カウント されません。マニフェストがない場所（BigQuery エクスポート、Parquet ファイルの ディレクトリ）は、その下のすべての Parquet ファイルをグロブして読み取ります。 get_data_info はどちらが使用されたかを報告し、ファイルリストは数分ごとに 更新されるため、新しい配信のために再起動する必要はありません。

認証は標準の AWS 認証チェーンを使用します。順に、IAM ロール（EC2/ECS/Lambda で 自動）、AWS_ACCESS_KEY_ID/AWS_SECRET_ACCESS_KEY 環境変数、AWS_PROFILE、 次に ~/.aws/credentials です。

export AWS_PROFILE="billing-reader"   # use a specific profile

一部のバケットはキーを先頭のスラッシュ付きで保存します。リストが失敗する場合は、 バケット名の後に二重スラッシュを試してください：s3://your-bucket//focus/path。

Docker で実行する場合は、認証情報を -e 変数として渡すか、プロファイルを 読み取り専用でマウントします：

docker run -i --rm \
  -v "$HOME/.aws:/home/mcp/.aws:ro" \
  -e FOCUS_DATA_LOCATION="s3://your-bucket/focus-exports" \
  -e AWS_REGION="us-west-2" \
  -e AWS_PROFILE="billing-reader" \
  glassity/focus-mcp:latest

Google Cloud（GCS + BigQuery FOCUS エクスポート）

Google Cloud は請求を FOCUS 形式でネイティブにエクスポートします： Billing → Billing export → FOCUS usage cost（プレビュー）は FOCUS テーブルを BigQuery に書き込みます。それを GCS バケットの Parquet にエクスポートします：

EXPORT DATA OPTIONS (
  uri = 'gs://your-bucket/focus-export/*.parquet',
  format = 'PARQUET',
  overwrite = true
) AS
SELECT * FROM `your-project.your_focus_dataset.your_focus_table`;

そのステートメントを BigQuery のスケジュール済みクエリとしてスケジュールし、 バケットを最新に保ちます。これにより、FOCUS エクスポートの 2 年間の TTL を超えて データもアーカイブされます。次に：

export FOCUS_DATA_LOCATION="gs://your-bucket/focus-export"

認証は次の順序で試行されます：

1. HMAC キー：GCS_HMAC_KEY_ID と GCS_HMAC_SECRET を設定します（ gcloud storage hmac create <service-account-email> で作成）。このパスは DuckDB のネイティブ GCS サポートを S3 相互運用 API 経由で使用し、追加の 依存関係は必要ありません。

2. Application Default Credentials：Docker イメージに含まれています。ソース チェックアウトからは、uv sync --extra gcs でエクストラをインストールします。 その後、通常どおり認証します：gcloud auth application-default login、GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS によるサービスアカウント JSON、 または GCE/GKE でのワークロード ID。

3. 認証情報なし：パブリックバケットのみ。

2 つの方法があるのは、DuckDB の組み込み GCS サポートが HMAC のみを話すためです。 ADC はオプションの gcsfs 依存関係から来ます。認証情報はサーバープロセス内でのみ 読み取られ、MCP クライアントに公開されることはありません。

設定

開発

git clone https://github.com/glassity/focus-mcp.git
cd focus-mcp

uv sync                 # install, including dev tools
uv sync --extra gcs     # + GCS ADC support

export FOCUS_DATA_LOCATION="/path/to/your/focus/data"
uv run focus-mcp

Docker イメージの代わりにソースチェックアウトをクライアントに向けます：

{
  "mcpServers": {
    "focus": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/focus-mcp", "focus-mcp"],
      "env": {
        "FOCUS_DATA_LOCATION": "/path/to/your/focus/data",
        "FOCUS_VERSION": "1.0"
      }
    }
  }
}

独自のイメージをビルドして実行します：

docker build -t focus-mcp:custom .
docker run -i --rm \
  -v "/path/to/your/focus/data:/data:ro" \
  -e FOCUS_DATA_LOCATION=/data \
  focus-mcp:custom

プルリクエストを開く前に、CONTRIBUTING.md で規約とチェックを確認してください。

ロードマップ

• FOCUS 仕様からの自動クエリ同期。新しいユースケースページが手動抽出なしでここに反映されます

• より豊富なレスポンスフォーマット：クエリ結果に引用と教育的コンテキストをインラインで

• 実際のプロバイダーエクスポートに対するすべてのユースケースクエリの検証（AWS は現在 FOCUS 1.0 と 1.2 を提供。1.3 以降はプロバイダーが採用するにつれて）

• 列と属性の定義を MCP リソースに移行する評価

• ツールレスポンスに仕様の適合性ギャップノートを表示

セキュリティ

脆弱性は SECURITY.md のアドレスに報告してください。問題トラッカーには 報告しないでください。信頼モデルを理解してください：execute_query は AI アシスタントが 書いた SQL をサーバープロセス内で実行します。Parquet ファイルはクエリソースであり、 書き込み可能なデータベースではありません。ここのすべての例は :ro でマウントしています。 それを維持してください。ハードな境界が必要な場合は、ベアプロセスではなく Docker イメージを 実行し、サーバーには必要なオブジェクトストアの認証情報のみを、請求バケットにスコープして 与えてください。

ライセンス

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