Terraform Cloud MCP Server

Co dělá “Terraform Cloud” MCP Server?

Terraform Cloud MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který integruje AI asistenty s Terraform Cloud API a umožňuje vývojářům spravovat jejich infrastrukturu prostřednictvím přirozené konverzace. Server je postavený v Pythonu pomocí Pydantic modelů a je kompatibilní s jakoukoli platformou podporující MCP, včetně Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor a Copilot Studio. Zpřístupněním funkcí Terraform Cloud jako MCP nástrojů umožňuje AI asistentům provádět akce jako dotazování údajů o účtu, správu workspace i projektů či automatizaci infrastrukturních úkolů. Tato integrace zefektivňuje workflow infrastruktury jako kódu a usnadňuje vývojářům programovou i konverzační správu jejich cloudových prostředí.

Seznam Promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam Zdroje

V dostupné dokumentaci nejsou popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam Nástrojů

• Správa účtů: Umožňuje získat údaje o účtu pro přihlášeného uživatele či servisní účet.
• Správa workspace: Umožňuje vytvářet, číst, aktualizovat, mazat a uzamykat/odemykat workspace v Terraform Cloud.
• Správa projektů: Podporuje vytváření, výpis, úpravu a mazání projektů; správu vazeb tagů projektů; a přesun workspace mezi projekty.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Přehled účtu: Získávejte a sledujte detaily aktuálního uživatele nebo servisního účtu v Terraform Cloud, což pomáhá s auditem přístupů a správou oprávnění.
• Správa životního cyklu workspace: Vytvářejte, čtěte, aktualizujte a mažte workspace, což týmům umožňuje automatizovat nasazení i rušení prostředí přímo přes konverzační rozhraní.
• Uzamykání/odemykání workspace: Uzamkněte nebo odemkněte workspace kvůli zabránění souběžným změnám nebo umožnění údržby, což zvyšuje provozní bezpečnost.
• Organizace projektů: Vytvářejte, upravujte a mažte projekty nebo přesouvejte workspace mezi projekty, což pomáhá udržet jasné organizační členění v rámci Terraform Cloud.
• Správa tagů projektů: Spravujte vazby tagů projektů a podpořte tím strategie štítkování pro přidělování nákladů, compliance nebo automatizaci workflow.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.12+ a že je Terraform Cloud MCP server dostupný.

2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.

3. Přidejte Terraform Cloud MCP server do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.

5. Ověřte, že je server připojen a rozpoznán.

Zabezpečení API klíčů
Používejte proměnné prostředí pro nastavení citlivých hodnot. Příklad:

{
  "env": {
    "TERRAFORM_CLOUD_TOKEN": "váš-api-token"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Ujistěte se, že je k dispozici Python 3.12+.

2. Stáhněte nebo naklonujte repozitář Terraform Cloud MCP.

3. Ve své konfiguraci Claude (viz CLAUDE.md) přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Nastavte svůj API token pomocí proměnné prostředí jako výše.

5. Restartujte Claude a ověřte, že je MCP server uveden.

Cursor

1. Nainstalujte Python 3.12+ a naklonujte repozitář.

2. Otevřete nastavení konfigurace Cursor.

3. Přidejte MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Pro bezpečné uložení API klíče používejte proměnné prostředí.

5. Uložte a restartujte Cursor, poté otestujte integraci.

Cline

1. Stáhněte Terraform Cloud MCP server a ujistěte se, že je nainstalován Python 3.12+.

2. Upravte konfigurační soubor Cline tak, aby zahrnoval MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

3. Nakonfigurujte svůj Terraform Cloud API token pomocí proměnných prostředí.

4. Restartujte Cline a ověřte funkčnost.

Poznámka: Pro citlivé údaje, jako jsou API klíče, vždy používejte proměnné prostředí.

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace zadejte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "terraform-cloud": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “terraform-cloud” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

| Podpora Roots | ⛔ | Není zdokumentováno | | Podpora Sampling | ⛔ | Není zdokumentováno |

Náš názor

Na základě dostupné dokumentace poskytuje Terraform Cloud MCP Server sadu zaměřených nástrojů pro správu infrastruktury a jasné pokyny k nastavení, ale postrádá podrobnější popisy zdrojů, šablon promptů nebo pokročilé MCP vlastnosti jako Roots a Sampling. Je vhodný pro týmy, které chtějí automatizovat Terraform Cloud workflow přes AI asistenty, ale zlepšení by přinesla bohatší MCP integrace a dokumentace.

MCP skóre