Pulumi MCP Server

Was macht der “Pulumi” MCP Server?

Der Pulumi MCP Server dient als Brücke zwischen KI-Assistenten und der Pulumi Infrastructure-as-Code-Plattform. Durch die Bereitstellung von Pulumi-Operationen über das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht dieser Server KI-gestützte Entwicklungs-Workflows, sodass Clients (wie Claude Desktop, VSCode und Cline) programmgesteuert mit der Cloud-Infrastruktur interagieren können. Mit diesem Server können KI-Assistenten Aufgaben wie das Bereitstellen von Ressourcen, Verwalten von Stacks, Abfragen des Status und die Automatisierung routinemäßiger Infrastruktur-Operationen ausführen. Diese Integration vereinfacht das Infrastruktur-Management, reduziert manuelle Eingriffe und befähigt Entwickler, Cloud-Umgebungen direkt aus ihren bevorzugten KI-gestützten Tools zu steuern.

Liste der Prompts

Im Repository wurden keine Informationen zu Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

Im Repository werden keine spezifischen MCP-“Ressourcen” vom Pulumi MCP Server aufgelistet oder bereitgestellt.

Liste der Tools

In der Dokumentation werden keine expliziten Tools aufgelistet oder in den sichtbaren Repository-Dateien genannt. Die Hauptfunktionalität konzentriert sich offenbar auf das Ausführen von Pulumi-Operationen via Docker.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Cloud-Infrastruktur-Bereitstellung: Entwickler können Cloud-Infrastrukturen direkt aus ihren KI-gestützten Entwicklungsumgebungen bereitstellen und verwalten – weniger Kontextwechsel, weniger manuelle Befehle.
• Automatisierte Infrastruktur-Updates: KI-Assistenten können Routine-Updates von Cloud-Ressourcen automatisieren, was Konsistenz sicherstellt und menschliche Fehler reduziert.
• Stack-Management: Pulumi-Stacks einfach als Teil automatisierter Workflows erstellen, aktualisieren oder löschen – für mehr DevOps-Produktivität.
• Ressourcen-Abfragen: Status und Output von Cloud-Ressourcen via KI abfragen, um schnelles Troubleshooting und Infrastruktur-Einblicke zu ermöglichen.
• Integration mit IDEs und Chatbots: In Tools wie VSCode, Claude Desktop oder Cline nutzen, um Infrastrukturoperationen als Teil konversationeller oder codezentrierter Workflows auszulösen.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Windsurf vorhanden.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Docker auf Ihrem System installiert ist.
2. Erhalten Sie Ihren PULUMI_ACCESS_TOKEN.
3. Suchen Sie in Claude Desktop den Abschnitt für die MCP-Server-Konfiguration.
4. Fügen Sie folgendes JSON Ihrer mcpServers-Konfiguration hinzu:

   {
     "pulumi-mcp-server": {
       "command": "docker",
       "args": [
         "run",
         "-i",
         "--rm",
         "--name",
         "pulumi-mcp-server",
         "-e",
         "PULUMI_ACCESS_TOKEN",
         "dogukanakkaya/pulumi-mcp-server"
       ],
       "env": {
         "PULUMI_ACCESS_TOKEN": "${YOUR_TOKEN}"
       },
       "transportType": "stdio"
     }
   }
   

5. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Claude Desktop bei Bedarf neu.

API-Keys absichern:
Speichern Sie Ihren Pulumi Access Token in einer Umgebungsvariablen. Nutzen Sie in Ihrer Konfiguration:

"env": {
  "PULUMI_ACCESS_TOKEN": "${YOUR_TOKEN}"
}

Cursor

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cursor vorhanden.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Docker installiert ist.
2. Erhalten Sie Ihren PULUMI_ACCESS_TOKEN.
3. Öffnen Sie die MCP-Server-Konfiguration für Cline.
4. Fügen Sie ein:

   {
     "pulumi-mcp-server": {
       "command": "docker",
       "args": [
         "run",
         "-i",
         "--rm",
         "--name",
         "pulumi-mcp-server",
         "-e",
         "PULUMI_ACCESS_TOKEN",
         "dogukanakkaya/pulumi-mcp-server"
       ],
       "env": {
         "PULUMI_ACCESS_TOKEN": "${YOUR_TOKEN}"
       },
       "transportType": "stdio"
     }
   }
   

5. Speichern Sie und starten Sie Cline neu, um den neuen Server zu laden.

API-Keys absichern:
Siehe das obige env-Beispiel.

Verwendung dieses MCP in Flows

Nutzung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Abschnitt System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format ein:

{
  "pulumi-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Ersetzen Sie “pulumi-mcp-server” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und passen Sie die URL an Ihre MCP-Server-Instanz an.

Übersicht

ROOTS-Unterstützung: Nicht dokumentiert
Sampling-Unterstützung: Nicht dokumentiert

Basierend auf den verfügbaren Informationen ist das Pulumi MCP Server Repository funktional und integriert Pulumi mit MCP-Clients, es fehlen jedoch Dokumentation über Prompts, Ressourcen und explizite Tools. Für Entwickler, die einen schlüsselfertigen, gut dokumentierten MCP-Server suchen, ist dieses Repository nur bedingt geeignet, da es hauptsächlich Setup-Details und Basisanwendungsfälle beschreibt.

MCP Score

Unsere Gesamtbewertung: 3/10 – Das Repository bietet eine grundlegende Brücke zu Pulumi via MCP, es fehlen jedoch Dokumentation, explizite Ressourcen-/Tooldefinitionen sowie eine Lizenz, was den produktiven oder breiteren Einsatz ohne Weiterentwicklung erschwert.