Terraform Cloud MCP Server

Hvad gør “Terraform Cloud” MCP Server?

Terraform Cloud MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der integrerer AI-assistenter med Terraform Cloud API og gør det muligt for udviklere at administrere deres infrastruktur gennem naturlig samtale. Serveren er bygget med Python og Pydantic-modeller og er kompatibel med enhver MCP-understøttende platform, herunder Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor og Copilot Studio. Ved at gøre Terraform Cloud-funktioner til MCP-værktøjer kan AI-assistenter udføre handlinger som at forespørge kontooplysninger, administrere arbejdsområder og projekter og automatisere infrastruktur-opgaver. Denne integration effektiviserer infrastructure-as-code-arbejdsgange og gør det lettere for udviklere at interagere med deres cloud-miljøer både programmæssigt og samtalebaseret.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner nævnes i repositoriet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Værktøjer

• Konto-administration: Muliggør hentning af kontooplysninger for autentificerede brugere eller servicekonti.
• Arbejdsområde-administration: Giver mulighed for oprettelse, læsning, opdatering, sletning og låsning/oplåsning af Terraform Cloud-arbejdsområder.
• Projektadministration: Understøtter oprettelse, visning, opdatering og sletning af projekter; administration af projekt-tags; og flytning af arbejdsområder mellem projekter.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Kontooversigt: Hent og overvåg detaljer for den aktuelle Terraform Cloud-bruger eller servicekonto, hvilket hjælper med adgangsrevision og rettighedsstyring.
• Arbejdsområde-livscyklusadministration: Opret, læs, opdater og slet arbejdsområder, så teams kan automatisere oprettelse og nedtagning af miljøer direkte via samtalebaserede grænseflader.
• Låsning/oplåsning af arbejdsområder: Lås eller oplås arbejdsområder for at forhindre samtidige ændringer eller muliggøre vedligeholdelse, hvilket øger driftsikkerheden.
• Projektorganisation: Opret, opdater og slet projekter eller flyt arbejdsområder mellem projekter, hvilket hjælper med at opretholde klare organisatoriske grænser i Terraform Cloud.
• Projekt-tag-administration: Administrer projekt-tags for at understøtte tagging-strategier til omkostningsallokering, compliance eller workflow-automatisering.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Python 3.12+ er installeret, og at Terraform Cloud MCP-serveren er tilgængelig.

2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.

3. Tilføj Terraform Cloud MCP-serveren til dit mcpServers-objekt:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.

5. Verificér, at serveren er forbundet og synlig.

Sikring af API-nøgler
Brug miljøvariabler til at angive følsomme værdier. Eksempel:

{
  "env": {
    "TERRAFORM_CLOUD_TOKEN": "din-api-nøgle"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Sørg for, at Python 3.12+ er tilgængelig.

2. Download eller klon Terraform Cloud MCP-repositoriet.

3. I din Claude-konfiguration (se CLAUDE.md), tilføj:

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

4. Angiv din API-nøgle ved at bruge en miljøvariabel som ovenfor.

5. Genstart Claude og verificér, at MCP-serveren er opført.

Cursor

1. Installer Python 3.12+ og klon repositoriet.

2. Åbn Cursors konfigurationsindstillinger.

3. Tilføj MCP-serveren:

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

4. Brug miljøvariabler til sikker lagring af API-nøgler.

5. Gem og genstart Cursor, og test derefter integrationen.

Cline

1. Download Terraform Cloud MCP-serveren og sørg for, at Python 3.12+ er installeret.

2. Redigér Clines konfigurationsfil til at inkludere MCP-serveren:

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

3. Konfigurér din Terraform Cloud API-nøgle ved hjælp af miljøvariabler.

4. Genstart Cline og verificér, at det fungerer.

Bemærk: Brug altid miljøvariabler til følsomme informationer som API-nøgler.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfiguration indsættes dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "terraform-cloud": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinegenmcpserver.eksempel/stivejmcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “terraform-cloud” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

| Understøtter Roots | ⛔ | Ikke dokumenteret | | Understøtter Sampling | ⛔ | Ikke dokumenteret |

Vores vurdering

Baseret på den tilgængelige dokumentation tilbyder Terraform Cloud MCP Server et fokuseret sæt værktøjer til infrastrukturadministration og klare opsætningsinstruktioner, men mangler detaljerede beskrivelser af ressourcer, prompt-skabeloner eller avancerede MCP-funktioner som Roots og Sampling. Den egner sig godt til teams, der ønsker at automatisere Terraform Cloud-arbejdsgange via AI-assistenter, men kunne drage fordel af rigere MCP-integration og dokumentation.

MCP-score