Terraform Cloud 인프라 관리를 위한 미니멀리스트 AI 에이전트

Terraform Cloud MCP를 위한 AI 에이전트

Terraform Cloud MCP AI 에이전트와 자연스러운 대화로 인프라를 손쉽게 관리하세요. Claude, Cursor, Copilot Studio와 같은 AI 어시스턴트와 연동하여 계정, 워크스페이스, 프로젝트, 실행, 계획, 상태, 비용, 변수 관리를 자동화할 수 있습니다. 직관적인 채팅 기반 워크플로우로 보안, 컴플라이언스, 효율성을 모두 향상하세요.

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대화형 Terraform Cloud 자동화

AI 기반 자동화를 통해 DevOps 워크플로우를 가속화하세요. 안전하고 컴플라이언스가 보장된 대화형 명령으로 워크스페이스, 프로젝트, 실행을 손쉽게 생성, 업데이트, 관리할 수 있습니다. 수동 인프라 작업을 간단한 채팅 기반 업무로 전환하세요.

워크스페이스 & 프로젝트 관리.: AI 채팅을 통해 Terraform Cloud 워크스페이스와 프로젝트를 직접 생성, 업데이트, 잠금/해제, 관리하세요.
실행 & 계획 작업.: Terraform 실행과 계획을 대화형으로 시작, 추적, 제어하며, 승인 및 폐기도 완벽히 지원합니다.
감사 & 컴플라이언스.: 감사 안전 응답 필터링과 100% 컴플라이언스로 모든 변경 사항을 추적하고 보안을 유지하세요.
비용 예측.: 인프라 변경 시 실시간 비용 예측 정보를 바로 워크플로우 중에 확인하세요.

고급 안전 & 보안 제어

강력한 안전 기능으로 인프라를 보호하세요. 파괴적인 작업은 기본적으로 비활성화되어 있으며, 명시적 활성화와 명확한 경고가 필요합니다. 프로덕션과 개발 환경별 안전 설정을 분리해 중요한 인프라도 안심하고 운영할 수 있습니다.

파괴 작업 제어.: 삭제 및 파괴 작업은 기본적으로 꺼져 있으며, 추가 안전을 위해 명시적 활성화가 필요합니다.
파괴 경고.: 잠재적으로 위험한 명령을 AI가 경고하여 사용자를 안전하게 보호합니다.
환경 기반 안전.: 프로덕션과 개발 환경별로 안전 제어를 맞춤화하여, 중요 인프라의 위험을 최소화하세요.

포괄적인 변수 & 상태 관리

자연스러운 대화로 Terraform Cloud 변수, 변수 세트, 상태 버전을 효율적으로 관리하세요. 민감한 데이터와 출력값을 안전하고 역할 기반으로 할당, 업데이트, 감사하여 인프라의 무결성을 지켜줍니다.

워크스페이스 변수 관리.: Terraform 및 환경 변수를 목록화, 생성, 업데이트, 할당, 안전하게 관리하세요.
상태 버전 제어.: 상태 버전과 출력을 목록화, 조회, 다운로드하며, 민감도 보호도 강화되었습니다.
변수 세트 자동화.: 프로젝트와 워크스페이스 전반에 변수 세트와 할당을 채팅으로 손쉽게 관리하세요.

MCP 통합

사용 가능한 Terraform Cloud MCP 통합 도구

Terraform Cloud MCP 통합으로 제공되는 도구는 다음과 같습니다:

get_account_details: 인증된 사용자 또는 서비스 계정의 계정 정보를 가져옵니다.
list_workspaces: 조직 내 워크스페이스를 페이지네이션 및 검색으로 목록화하고 필터링합니다.
get_workspace_details: ID, 이름 또는 조직으로 특정 워크스페이스의 상세 정보를 가져옵니다.
create_workspace: 조직 내에 커스터마이즈 가능한 매개변수로 새 워크스페이스를 생성합니다.
update_workspace: 기존 워크스페이스의 구성과 설정을 업데이트합니다.
delete_workspace: 워크스페이스와 그 내용을 삭제합니다(삭제 도구 활성화 필요).
safe_delete_workspace: 리소스를 관리하지 않는 경우에만 워크스페이스를 안전하게 삭제합니다.
lock_workspace: 새 Terraform 실행이 시작되지 않도록 워크스페이스를 잠급니다.
unlock_workspace: 워크스페이스의 잠금을 해제하여 새로운 실행을 허용합니다.
force_unlock_workspace: 다른 사용자가 잠근 워크스페이스의 잠금을 강제로 해제합니다.
create_run: 워크스페이스에서 새 Terraform 실행을 생성하고 대기열에 추가합니다.
list_runs_in_workspace: 특정 워크스페이스(ID 기준) 내 실행을 목록화하고 필터링합니다.
list_runs_in_organization: 조직 전체의 실행을 목록화하고 필터링합니다.
get_run_details: 특정 Terraform 실행의 상세 정보를 가져옵니다.
apply_run: 확인 대기 중인 실행을 적용합니다.
discard_run: 확인 대기 중인 실행을 폐기합니다.
cancel_run: 계획 또는 적용 상태의 실행을 취소합니다.
force_cancel_run: 실행을 즉시 강제 취소합니다.
force_execute_run: 이전 실행을 취소하고 대기 중인 실행을 강제로 실행합니다.
get_plan_details: 특정 계획의 상세 정보를 가져옵니다.
get_plan_json_output: 특정 계획의 JSON 실행 계획을 가져옵니다.
get_run_plan_json_output: 실행에서 JSON 실행 계획을 가져옵니다.
get_plan_logs: 계획 작업의 로그를 가져옵니다.
get_apply_details: 특정 적용 작업의 상세 정보를 가져옵니다.
get_errored_state: 복구를 위해 실패한 적용에서 오류 상태를 가져옵니다.
get_apply_logs: 적용 작업의 로그를 가져옵니다.
create_project: 조직 내에 새 프로젝트를 생성합니다.
update_project: 기존 프로젝트의 구성을 업데이트합니다.
list_projects: 조직 내 프로젝트를 목록화하고 필터링합니다.
get_project_details: 특정 프로젝트의 상세 정보를 가져옵니다.
delete_project: 워크스페이스가 없는 경우 프로젝트를 삭제합니다(삭제 도구 활성화 필요).
list_project_tag_bindings: 특정 프로젝트에 바인딩된 모든 태그를 목록화합니다.
add_update_project_tag_bindings: 프로젝트의 태그 바인딩을 추가하거나 업데이트합니다.
move_workspaces_to_project: 하나 이상의 워크스페이스를 프로젝트로 이동합니다.
get_organization_details: 특정 조직의 상세 정보를 가져옵니다.
get_organization_entitlements: 조직 기능에 대한 권한 세트를 표시합니다.
list_organizations: 쿼리 및 페이지네이션을 지원하여 조직을 목록화하고 필터링합니다.
create_organization: 선택적 매개변수와 함께 새 조직을 생성합니다.
update_organization: 기존 조직의 설정을 업데이트합니다.
delete_organization: 조직과 모든 내용을 삭제합니다(삭제 도구 활성화 필요).
get_cost_estimate_details: 자원 수 및 비용 예측을 포함한 특정 비용 예측의 상세 정보를 가져옵니다.
get_assessment_result_details: 특정 헬스 평가 결과의 상세 정보를 가져옵니다.
get_assessment_json_output: 평가 결과에서 JSON 실행 계획을 가져옵니다.
get_assessment_json_schema: 평가 결과에서 JSON 스키마 파일을 가져옵니다.
get_assessment_log_output: 헬스 평가 작업의 로그를 가져옵니다.
list_state_versions: 워크스페이스의 상태 버전을 목록화하고 필터링합니다.
get_current_state_version: 워크스페이스의 현재 상태 버전을 가져옵니다.
get_state_version: 특정 상태 버전의 상세 정보를 가져옵니다.
create_state_version: 워크스페이스 내에 새 상태 버전을 생성합니다.
download_state_file: 원본 또는 JSON 형식의 상태 파일을 다운로드합니다.
list_state_version_outputs: 특정 상태 버전의 출력을 목록화합니다.
get_state_version_output: 특정 상태 버전 출력의 상세 정보를 가져옵니다.
list_workspace_variables: 워크스페이스의 모든 Terraform 및 환경 변수를 목록화합니다.
create_workspace_variable: 워크스페이스에 새 변수를 생성합니다.
update_workspace_variable: 워크스페이스 내 기존 변수를 업데이트합니다.
delete_workspace_variable: 워크스페이스 변수를 삭제합니다(삭제 도구 활성화 필요).
list_variable_sets: 조직 내 변수 세트를 페이지네이션과 함께 목록화합니다.
get_variable_set: 특정 변수 세트의 상세 정보를 가져옵니다.
create_variable_set: 조직 내에 새 변수 세트를 생성합니다.
update_variable_set: 변수 세트의 구성을 업데이트합니다.
delete_variable_set: 변수 세트와 모든 변수를 삭제합니다(삭제 도구 활성화 필요).
assign_variable_set_to_workspaces: 변수 세트를 하나 이상의 워크스페이스에 할당합니다.
unassign_variable_set_from_workspaces: 변수 세트를 하나 이상의 워크스페이스에서 제거합니다.
assign_variable_set_to_projects: 변수 세트를 하나 이상의 프로젝트에 할당합니다.
unassign_variable_set_from_projects: 변수 세트를 하나 이상의 프로젝트에서 제거합니다.
list_variables_in_variable_set: 변수 세트 내 모든 변수를 목록화합니다.
create_variable_in_variable_set: 변수 세트 내에 새 변수를 생성합니다.
update_variable_in_variable_set: 변수 세트 내 기존 변수를 업데이트합니다.
delete_variable_from_variable_set: 변수 세트에서 변수를 삭제합니다(삭제 도구 활성화 필요).

AI와 함께 Terraform Cloud 관리 혁신

Terraform Cloud MCP 서버로 원활한 인프라 자동화를 경험하세요. 계정, 워크스페이스, 실행, 프로젝트 등 모든 것을 자연어 대화, AI 어시스턴트, 감사 안전 제어로 직접 관리할 수 있습니다. 지금 체험하거나 맞춤 데모를 예약하세요!

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Terraform Cloud MCP란?

Terraform Cloud MCP는 AI 어시스턴트를 Terraform Cloud API와 통합하기 위해 설계된 오픈소스 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. severity1에서 개발된 이 솔루션은 지능형 에이전트, 봇, 기타 자동화 시스템이 자연어 또는 프로그래밍 명령으로 Terraform Cloud의 인프라를 관리할 수 있도록 해줍니다. AI 모델과 Terraform의 강력한 인프라-코드 플랫폼을 연결하는 브릿지를 제공함으로써, Terraform Cloud MCP는 사용자가 클라우드 리소스를 안전하고 효율적으로 프로비저닝, 업데이트, 점검, 관리할 수 있도록 합니다. 서버는 FastMCP 프레임워크를 활용하여 모든 에이전트형 코딩 도구와 빠르고 신뢰성 있으며 확장 가능한 통합을 보장합니다. 이로 인해 Terraform Cloud MCP는 DevOps 워크플로우 자동화, 생산성 향상, 인프라 관리의 수작업 감소를 원하는 팀에 이상적입니다.

주요 기능

Terraform Cloud MCP로 할 수 있는 일

Terraform Cloud MCP는 AI 에이전트와 Terraform Cloud 간의 강력한 상호작용을 가능하게 하여 인프라 관리를 더 쉽고 효율적으로 만들어줍니다. 서비스에서 지원하는 주요 기능과 활용 사례는 다음과 같습니다:

자연어 인프라 관리: AI 어시스턴트를 활용하여 Terraform 리소스를 사람이 말하듯 쉽게 프로비저닝, 업데이트, 삭제할 수 있습니다.
원활한 API 통합: Terraform Cloud API와 통합하여 반복되는 인프라 및 DevOps 작업을 자동화하세요.
인프라 점검: MCP 서버를 통해 현재 Terraform 관리 인프라의 상태, 현황, 출력을 직접 질의할 수 있습니다.
확장형 에이전트 워크플로우: Terraform Cloud와 안전하고 지능적으로 상호작용하는 맞춤형 에이전트, 봇, 도구를 구축할 수 있습니다.
자동 변경 관리: 플랫폼을 활용해 인프라 변경 사항을 검토, 계획, 적용까지 수작업 없이 자동화하세요.

AI 에이전트가 Terraform Cloud MCP로 얻는 이점

AI 에이전트는 Terraform Cloud MCP를 사용해 복잡한 인프라 시스템과 프로그래밍적으로, 또 대화형으로 상호작용할 수 있습니다. 이 통합을 통해 자율 에이전트가 클라우드 리소스를 관리하고, 인프라 계획을 실행하며, 배포를 모니터링할 수 있어 Terraform에 대한 전문성이나 수동 명령어 입력 없이도 가능합니다. 그 결과, 자동화가 극대화되고, 휴먼 에러가 줄어들며, AI 기반 DevOps 워크플로우를 사용하는 조직의 개발 및 배포 주기가 빨라집니다.