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Openops

Openops

本地服务
openops.com云与基础设施1.1k今天更新

关于 Openops

OpenOps 是一个无代码 FinOps 自动化平台,用于降低云成本并简化财务运营流程。它面向 FinOps 团队、工程师、财务和管理层,提供可自托管的工作流、内置表格和分析功能。

主要功能

  1. 01预置 FinOps 工作流模板库
  2. 02无代码工作流编辑器
  3. 03与主流云服务商和第三方工具集成
  4. 04人工介入审批控制
  5. 05工作流版本与操作日志追踪
  6. 06集中管理优化机会的表格

适用场景

  1. 01自动化云成本优化与资源清理
  2. 02审批流程中加入人工确认的成本治理
  3. 03汇总多个 FinOps 工具的优化建议并执行

MCP 相关

该项目提供 MCP 服务器相关功能,README 中列出了 mcp-server 与 mcp-tools 等标签,但未说明具体暴露的工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

OpenOps

欢迎使用 OpenOps!

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😎 OpenOps 是什么?

OpenOps 是一个无代码 FinOps 自动化平台,帮助组织降低云成本并简化财务运营。

它提供可自定义的工作流,用于自动化分配、单位经济效益、异常管理、工作负载优化、安全停用等关键 FinOps 流程,功能远不止这些。

它还内置了类似 Excel 的数据库(OpenOps Tables)和可视化系统(OpenOps Analytics)。

与此同时,OpenOps 支持 FinOps 团队、工程师、DevOps、财务人员和管理层协同合作,确保不仅能发现节省成本的措施,还能有效落实这些措施。

OpenOps 可与主流云服务提供商、众多第三方 FinOps 工具、各种通信平台以及一些项目管理工具无缝集成。

🏁 想直接开始使用?点击此处。

安全停用闲置的 RDS 实例

🚀 主要功能

  • 预构建的 FinOps 工作流 – 由 FinOps 领域负责人参与设计的最佳实践工作流库,涵盖成本优化、标签、预算、分配和报告。
  • 无代码体验 – 非技术人员也能轻松上手,并可在需要时直接编写代码。
  • 灵活的工作流编辑器 – 使用 OpenOps 专用的无代码编辑器,从头构建工作流或自定义现有工作流。
  • 深度集成 – OpenOps 可原生连接云服务提供商、数据库、分析工具、通信平台和项目管理系统。
  • 人工参与控制 – OpenOps 提供跨多个渠道的 HITL 控制,用于关键审批工作流。
  • 工作流版本管理与可追溯性 – 测试工作流步骤、维护工作流版本,并通过日志跟踪工作流中的每项操作。
  • 集中管理 – 使用表格记录和处理优化机会,并支持审批、驳回、标记误报和暂缓处理。

🌟 为什么选择 OpenOps?

FinOps 从业者面临的难题是:可视化工具能够发现节省成本的机会,却缺乏落地执行的能力。无论是定制构建还是现成的传统自动化工具,都难以兼顾灵活性与可维护性。

OpenOps 通过以下方式解决这些难题:

  • 整合来自原生和第三方 FinOps 可视化工具的优化机会。
  • 建议切实可行的优化措施。
  • 支持自定义预构建的优化方案,或编写新的优化方案。

借助 OpenOps,组织可以自动化云成本优化,确保 FinOps 流程高效、可执行,并与业务目标保持一致。

OpenOps 可与广泛的平台集成,包括云服务提供商、数据库、FinOps 工具、通信平台和任务管理服务。

⛅️ 云服务提供商
  • AWS
  • Azure
  • Google Cloud
⚙️ 系统要求

OpenOps 提供以下形式:

  • 托管云服务(了解更多)
    • 无基础设施要求
    • 自动更新和维护
    • 优质支持和 SLA
  • 免费、可直接安装的 docker-compose 安装方式(可在本地或云端安装)

📚 文档

如需详细文档,请访问我们的文档门户。

🤝 贡献

欢迎为 OpenOps 做出贡献!详情请参阅我们的贡献指南。

📄 许可证

OpenOps 根据 Apache License 2.0 获得许可。

💬 社区

OpenOps 拥有 Slack 社区,欢迎加入。

📬 联系方式

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。