FOCUS MCP Server

Спросите своего ИИ-ассистента, сколько на самом деле стоят ваши облачные ресурсы. Этот MCP-сервер (Model Context Protocol) подключает Claude или любого другого MCP-клиента к вашим данным о выставлении счетов в формате FOCUS, превращая такие вопросы в однострочные запросы вместо SQL, написанного вручную:

• «Какие сервисы обходятся мне дороже всего по регионам в этом месяце?»

• «Покажи тенденции использования скидок за обязательства (commitment discount)».

• «У каких аккаунтов наблюдаются необычные паттерны расходов?»

• «Объясни разницу между BilledCost и EffectiveCost».

Под капотом DuckDB напрямую запрашивает ваши Parquet-экспорты — независимо от того, лежат ли они на локальном диске, в S3 или GCS. Никакого хранилища данных поднимать не нужно. Сервер включает 254 запроса, отобранных из официального каталога вариантов использования FOCUS, в виде отдельной коллекции для каждой версии спецификации (36 для v1.0, 41 для v1.1, 53 для v1.2, 58 для v1.3, 66 для v1.4), и каждый запрос содержит ссылку на страницу, с которой он взят.

Что такое FOCUS?

FOCUS (FinOps Open Cost & Usage Specification) — это открытый стандарт для данных о выставлении счетов в облаке. AWS, Microsoft и Google Cloud экспортируют его нативно, поэтому одна схема и один набор запросов работают у всех провайдеров.

Related MCP server: AWS FinOps MCP Server

Быстрый старт

1. Получите данные FOCUS

У каждого провайдера есть официальный путь экспорта:

• AWS: руководство по настройке FOCUS для AWS (Data Exports → FOCUS 1.0 или 1.2)

• Microsoft Azure: руководство по настройке FOCUS для Microsoft

• Google Cloud: руководство по настройке FOCUS для Google Cloud, или см. GCS + BigQuery ниже

• Другие провайдеры: все руководства по настройке FOCUS

Сервер читает Parquet с Hive-партиционированием:

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

2. Запустите сервер

Самый быстрый путь не требует контейнера. uvx загружает и запускает опубликованный пакет за один шаг:

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

Для Claude Desktop добавьте это в claude_desktop_config.json:

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

Для чтения GCS с Application Default Credentials требуется дополнительный пакет gcs, который uvx установит, если его указать:

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

Docker по-прежнему доступен и лучше подходит, когда нужен закреплённый, аттестованный образ:

Образы публикуются в Docker Hub и GitHub Container Registry при каждом релизе:

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

Для Claude Code — одна команда:

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

Для Claude Desktop добавьте это в claude_desktop_config.json:

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

Для данных в S3 или GCS уберите монтирование тома и укажите FOCUS_DATA_LOCATION на бакет. Варианты аутентификации см. в разделе Расположение данных.

3. Задайте вопрос

Запустите клиент и попробуйте:

Show me what FOCUS data is loaded.

Ассистент вызовет get_data_info и сообщит количество строк, диапазоны дат и провайдеров. Дальше спрашивайте на обычном языке:

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?

Инструменты

Восемь инструментов в двух группах.

Данные и запросы:

Схема и спецификация:

Инструменты схемы отвечают на основе самой спецификации FOCUS, поэтому ассистент может как объяснить, что означает колонка, так и выполнить по ней запрос.

Библиотека запросов

Каждый запрос извлечён из официального каталога вариантов использования FOCUS и содержит ссылку на исходную страницу:

• FOCUS v1.0: 36 запросов

• FOCUS v1.1: 41 запрос

• FOCUS v1.2: 53 запроса

• FOCUS v1.3: 58 запросов

• FOCUS v1.4: 66 запросов

Покрытие включает распределение затрат, отслеживание скидок за обязательства, обнаружение аномалий, сверку бюджета и сравнение провайдеров. FOCUS_VERSION выбирает, какой набор активен; сопоставьте его с тем, что экспортирует ваш провайдер. Спецификация опережает экспорты — AWS Data Exports в настоящее время поставляет FOCUS 1.0 и 1.2 — поэтому коллекции 1.3 и 1.4 готовы к тому дню, когда провайдеры начнут их выпускать.

Расположение данных

Локальные файлы

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

Скачанная копия AWS Data Export (aws s3 sync, смонтированный том) загружается через манифесты, с которыми она была скопирована, точно так же, как загружался бы сам бакет — см. ниже.

Amazon S3

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

Укажите расположение на корень экспорта — префикс, содержащий и data/, и metadata/. AWS Data Exports перечисляет все файлы последней поставки в манифесте за каждый расчётный период в metadata/, и сервер загружает эти файлы, когда манифесты на месте: заменённые чанки и повторно доставленные периоды, оставшиеся на префиксе, игнорируются, чтобы не было двойного подсчёта. Расположения без манифестов — экспорт BigQuery, каталог Parquet-файлов — читаются по глобу всех Parquet-файлов внутри них. get_data_info сообщает, какой из двух способов использовался, а список файлов обновляется каждые несколько минут, так что новые поставки не требуют перезапуска.

Аутентификация использует стандартную цепочку учётных данных AWS, по порядку: роль IAM (автоматически на EC2/ECS/Lambda), переменные окружения AWS_ACCESS_KEY_ID/AWS_SECRET_ACCESS_KEY, AWS_PROFILE, затем ~/.aws/credentials.

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

В некоторых бакетах ключи хранятся с ведущим слэшем; если листинг не работает, попробуйте двойной слэш после имени бакета: s3://your-bucket//focus/path.

При запуске в Docker передавайте учётные данные как переменные -e или монтируйте профиль в режиме только для чтения:

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 (экспорт FOCUS через GCS + BigQuery)

Google Cloud экспортирует данные о выставлении счетов нативно в формате FOCUS: Billing → Billing export → FOCUS usage cost (Preview) записывает таблицу FOCUS в BigQuery. Экспортируйте её в Parquet в бакет GCS:

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`;

Запланируйте этот оператор как запланированный запрос BigQuery, чтобы бакет оставался свежим; это также архивирует ваши данные за пределами 2-летнего TTL экспорта FOCUS. Затем:

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

Аутентификация пробуется в таком порядке:

1. Ключи HMAC: задайте GCS_HMAC_KEY_ID и GCS_HMAC_SECRET (создаются командой gcloud storage hmac create <service-account-email>). Этот путь использует встроенную поддержку GCS в DuckDB через API совместимости с S3 и не требует дополнительных зависимостей.

2. Application Default Credentials: включены в Docker-образ; из исходников установите дополнительный пакет командой uv sync --extra gcs. Затем аутентифицируйтесь как обычно: gcloud auth application-default login, JSON-файл сервисного аккаунта через GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS или workload identity на GCE/GKE.

3. Без учётных данных: только публичные бакеты.

Два метода существуют потому, что встроенная поддержка GCS в DuckDB работает только с HMAC; ADC обеспечивается опциональной зависимостью gcsfs. Учётные данные читаются только внутри процесса сервера и никогда не раскрываются MCP-клиентам.

Конфигурация

Разработка

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

Укажите клиенту на исходники вместо Docker-образа:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Соберите и запустите собственный образ:

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

См. CONTRIBUTING.md о правилах и проверках перед открытием pull request.

Дорожная карта

• Автоматическая синхронизация запросов из спецификации FOCUS, чтобы новые страницы вариантов использования попадали сюда без ручного извлечения

• Более богатое форматирование ответов: ссылки и обучающий контекст прямо в результатах запросов

• Проверка каждого запроса варианта использования на реальных экспортах провайдеров (AWS поставляет FOCUS 1.0 и 1.2 сегодня; 1.3+ — по мере внедрения провайдерами)

• Оценка переноса определений колонок и атрибутов в ресурсы MCP

• Отображение примечаний о несоответствиях из спецификации в ответах инструментов

Безопасность

Сообщайте об уязвимостях по адресу из SECURITY.md, а не в трекер задач. Понимайте модель доверия: execute_query выполняет SQL, который пишет ИИ-ассистент, внутри процесса сервера. Ваши Parquet-файлы — это источник запросов, а не записываемая база данных, и каждый пример здесь монтирует их с флагом :ro; сохраняйте это. Запускайте Docker-образ, а не голый процесс, если нужна жёсткая граница, и давайте серверу только те учётные данные объектного хранилища, которые ему нужны, с доступом только к бакету с биллингом.

Лицензия

Apache-2.0. Авторское право Glassity. См. LICENSE.