Servidor Pulumi MCP

¿Qué hace el Servidor “Pulumi” MCP?

El Servidor Pulumi MCP actúa como un puente entre asistentes de IA y la plataforma de infraestructura como código de Pulumi. Al exponer operaciones de Pulumi mediante el Model Context Protocol (MCP), este servidor permite flujos de trabajo de desarrollo potenciados por IA, permitiendo a clientes (como Claude Desktop, VSCode y Cline) interactuar programáticamente con infraestructura en la nube. Con este servidor, los asistentes de IA pueden realizar tareas como desplegar recursos, gestionar stacks, consultar estados y automatizar operaciones rutinarias de infraestructura. Esta integración simplifica la gestión de infraestructura, reduce la intervención manual y empodera a desarrolladores para controlar entornos en la nube directamente desde sus herramientas potenciadas por IA preferidas.

Lista de Prompts

No se encontró información sobre plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listan ni exponen “recursos” MCP específicos por parte del Servidor Pulumi MCP en el repositorio.

Lista de Herramientas

No se enumeran herramientas explícitas en la documentación ni se observan en los archivos principales del repositorio. La funcionalidad principal parece estar centrada en ejecutar operaciones Pulumi a través de Docker.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Despliegue de infraestructura en la nube: Los desarrolladores pueden desplegar y gestionar infraestructura en la nube directamente desde sus entornos de desarrollo potenciados por IA, reduciendo el cambio de contexto y el trabajo manual en la línea de comandos.
• Actualizaciones automatizadas de infraestructura: Los asistentes de IA pueden automatizar actualizaciones rutinarias de recursos en la nube, garantizando consistencia y reduciendo errores humanos.
• Gestión de stacks: Crea, actualiza o destruye stacks de Pulumi fácilmente como parte de flujos de trabajo automatizados, mejorando la productividad DevOps.
• Consulta de recursos: Consulta el estado y la salida de recursos en la nube mediante IA, permitiendo resolución de problemas rápida e información sobre la infraestructura.
• Integración con IDEs y chatbots: Úsalo en herramientas como VSCode, Claude Desktop o Cline para disparar acciones de infraestructura como parte de flujos conversacionales o centrados en código.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración para Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Asegúrate de que Docker esté instalado en tu sistema.
2. Obtén tu PULUMI_ACCESS_TOKEN.
3. Localiza la sección de configuración del servidor MCP en Claude Desktop.
4. Añade el siguiente JSON a tu configuración mcpServers:

   {
     "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. Guarda tu configuración y reinicia Claude Desktop según sea necesario.

Protección de claves API:
Guarda tu token de acceso de Pulumi en una variable de entorno. En tu configuración, usa:

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

Cursor

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cursor en el repositorio.

Cline

1. Asegúrate de que Docker esté instalado.
2. Consigue tu PULUMI_ACCESS_TOKEN.
3. Abre la configuración del servidor MCP para Cline.
4. Inserta:

   {
     "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. Guarda y reinicia Cline para cargar el nuevo servidor.

Protección de claves API:
Consulta el ejemplo de uso de env anterior.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA puede usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “pulumi-mcp-server” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL con la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte ROOTS: No documentado
Soporte de sampling: No documentado

Con base en la información encontrada, el repositorio Pulumi MCP Server es funcional e integra Pulumi con clientes MCP, pero carece de documentación sobre prompts, recursos y definiciones explícitas de herramientas. Para un desarrollador que busque un servidor MCP llave en mano y bien documentado, este repositorio obtendría una puntuación moderada, ya que principalmente ofrece detalles de configuración y casos de uso básicos.

Puntuación MCP

Nuestra calificación general: 3/10 – El repositorio proporciona un puente básico a Pulumi vía MCP pero carece de documentación, definiciones explícitas de recursos/herramientas y licencia, lo que lo hace menos apto para producción o una adopción más amplia sin mayor desarrollo.