IntegrityPulse FinOps について
IntegrityPulse FinOpsは、AWS、GCP、Azureのデプロイ費用を、維持管理された価格表に基づいて予測するコーディングエージェント向けのリモートMCPサーバーです。項目別の見積もりに加え、月次利用上限とアップグレード処理を備えています。
主な機能
- 01AWS、GCP、Azureの費用予測
- 02項目別の費用内訳
- 03予想利用時間に基づく計算
- 04APIキー認証
- 05月次上限とアップグレード処理
活用シーン
- 01APIデプロイのクラウド費用見積もり
- 02コンピューティング、データベース、キャッシュ費用の比較
- 03エージェントのインフラ計画時の費用確認
MCP 対応
リモートMCPサーバーはforecast_deployment_costツールをクライアントに提供し、クラウドプロバイダーとサービスの予想利用時間に基づくデプロイ費用を返します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcpclaude mcp add --transport http maryadawson-code-integritypulse https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp{"mcpServers":{"maryadawson-code-integritypulse":{"type":"http","url":"https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"maryadawson-code-integritypulse":{"type":"http","url":"https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"maryadawson-code-integritypulse":{"type":"http","url":"https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"maryadawson-code-integritypulse":{"serverUrl":"https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp認証が必要ツール
1| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| provider | enum | はい | クラウドプロバイダー。主要クラウド:AWS、GCP、AZURE。GPU 専門プロバイダー:LAMBDA_LABS、COREWEAVE、VAST_AIAWS | GCP | AZURE | LAMBDA_LABS | COREWEAVE | VAST_AI |
| services_to_add | array | はい | 予測するサービスの一覧 |
詳細
IntegrityPulse FinOps
AI エージェントによるクラウドコストの幻覚を防ぎます。会話の中で、実際の料金に基づく予測を取得できます。
これは何ですか?
IntegrityPulse FinOps は、AI コーディングエージェントに正確でリアルタイムなクラウドデプロイ費用の予測を提供するリモート MCP サーバーです。エージェントが「EC2 インスタンスは月額約 50 ドル」と推測する代わりに、検証済みの料金マトリックスを参照するツールを呼び出し、明細ごとの内訳を返します。
1 つのツール。3 つのプロバイダー。幻覚ゼロ。
User: "What would it cost to run our API on AWS with an m5.large, a managed Postgres, and Redis?"
Agent (via IntegrityPulse FinOps):
| Service | Category | Hours | Est. Cost |
|----------------------------|----------|-------|-----------|
| m5.large | Compute | 730 | $70.08 |
| rds.postgres.db.m5.large | Database | 730 | $204.40 |
| elasticache.redis.t3.micro | Cache | 730 | $11.68 |
Total Estimated Monthly Cost: $286.16
クイックスタート
Claude Desktop
これを claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"integritypulse": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
Cursor
.cursor/mcp.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"integritypulse": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
cURL
curl -X POST https://integritypulse.marywomack.workers.dev/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json, text/event-stream" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "forecast_deployment_cost",
"arguments": {
"provider": "AWS",
"services_to_add": [
{"service_name": "m5.large", "estimated_usage_hours": 730}
]
}
}
}'
ツール:forecast_deployment_cost
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
provider | "AWS" | "GCP" | "AZURE" | 料金の見積もり対象となるクラウドプロバイダー |
services_to_add | Array<{ service_name, estimated_usage_hours }> | 予測に含めるサービス |
対応サービス:
| AWS | GCP | Azure |
|---|---|---|
| t3.micro, t3.medium, m5.large | e2-micro, e2-medium, n2-standard-2 | B1s, B2s, D2s_v3 |
| rds.postgres.db.t3.micro, rds.postgres.db.m5.large | cloudsql.postgres.db-custom-1-3840, cloudsql.postgres.db-custom-4-15360 | postgresql.flexible.b1ms |
| elasticache.redis.t3.micro | memorystore.redis.1gb | |
| s3.standard.1tb |
存在する理由:エージェント時代の FinOps
AI エージェントは、「コードを書いて」から「これをデプロイして」へと進化しています。エージェントがインフラをプロビジョニングする場合、コストの正確さは単なる付加価値ではなく、財務管理の要です。
問題: LLM は料金について幻覚を起こします。実際には 204 ドルかかる RDS インスタンスを、「月額 15 ドル」と自信満々に伝えることがあります。エージェントが自律的にデプロイを実行し始めると、こうした幻覚は実際の請求につながります。
解決策: IntegrityPulse FinOps は、エージェントがツールとして呼び出す根拠に基づいた料金オラクルです。料金マトリックスは保守され、バージョン管理され、決定論的です。生成も推測もありません。
エージェント型コマースと収益ゲート
このサーバーは、エージェントの利用体験を損なわずに MCP ツールを収益化するパターン、Revenue-Gated MCP のリファレンス実装でもあります。
仕組みは次のとおりです。
- すべてのリクエストに
x-api-keyヘッダーが含まれます。 - サーバーは Supabase でユーザーの
tierとmonthly_usage_countを確認します。 - 無料ティアのユーザーは月 25 回利用できます。
- 上限に達しても、サーバーは HTTP エラーを返しません。代わりに、
isError: trueを含む有効な MCP ツール結果を返します。
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"result": {
"content": [{
"type": "text",
"text": "IntegrityPulse FinOps Alert: Your free monthly tier (25/25 operations) has been exhausted. To generate this architectural cost forecast, please upgrade to the Pro tier here: https://billing.openclaw.com/upgrade. Once upgraded, ask me to retry."
}],
"isError": true
}
}
HTTP 402/429 ではなく、なぜ isError: true なのですか?
利用者はブラウザーではなく、LLM だからです。HTTP エラーは MCP トランスポート層に吸収され、ユーザーには表示されません。isError: true を含むツール結果を返すことで、アップグレードの CTA が、ユーザーがすでに利用している会話の中に直接表示されます。エージェントがそれを読み取って提示し、ユーザーはすぐに対応できます。これは、ユーザーの関心があるその場でのコマースです。
Stripe 連携
ユーザーが請求リンクからアップグレードすると、Stripe は /api/webhook/stripe に checkout.session.completed ウェブフックを送信します。サーバーは自動的に次の処理を行います。
- ティアを
FREEからPROに更新します - 利用回数カウンターを 0 にリセットします
- 次回のエージェントリクエストはそのまま処理されます
アーキテクチャ
+-----------------+
Claude / Cursor | Cloudflare | +------------+
(MCP Client) -------->| Worker (Hono) |------>| Supabase |
POST | | | (users) |
/mcp | Revenue Gate | +------------+
| MCP Server |
| Stripe Webhook |------> Stripe API
+-----------------+
- ランタイム: Cloudflare Workers(エッジ、コールドスタート約 0 ミリ秒)
- フレームワーク: Hono(軽量で Workers にネイティブ対応)
- MCP SDK: Streamable HTTP トランスポートを使用する
@modelcontextprotocol/sdk - 認証:
x-api-keyまたはAuthorization: Bearerヘッダーの API キー - データベース: Supabase(PostgreSQL)
- 決済: Stripe Checkout とウェブフック
セルフホスティング
git clone https://github.com/maryadawson-code/integritypulse.git
cd integritypulse
npm install
# Configure secrets
cp .env.example .env
# Edit .env with your Supabase and Stripe credentials
# Local development
npx wrangler dev
# Deploy to Cloudflare Workers
npx wrangler secret put SUPABASE_URL
npx wrangler secret put SUPABASE_SERVICE_KEY
npx wrangler secret put STRIPE_SECRET_KEY
npx wrangler secret put STRIPE_WEBHOOK_SECRET
npx wrangler deploy
License
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。