Servidor Terraform Cloud MCP

¿Qué hace el Servidor “Terraform Cloud” MCP?

El Servidor Terraform Cloud MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) que integra asistentes de IA con la API de Terraform Cloud, permitiendo a los desarrolladores gestionar su infraestructura mediante conversación natural. Construido con Python y modelos Pydantic, este servidor es compatible con cualquier plataforma que soporte MCP, incluyendo Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor y Copilot Studio. Al exponer funcionalidades de Terraform Cloud como herramientas MCP, el servidor permite a los asistentes de IA realizar acciones como consultar detalles de cuentas, gestionar espacios de trabajo y proyectos, y automatizar tareas de infraestructura. Esta integración optimiza los flujos de infraestructura como código, facilitando a los desarrolladores interactuar programática y conversacionalmente con sus entornos en la nube.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en la documentación disponible.

Lista de Herramientas

• Gestión de cuentas: Permite recuperar detalles de cuentas para usuarios autenticados o cuentas de servicio.
• Gestión de espacios de trabajo: Permite crear, leer, actualizar, eliminar y bloquear/desbloquear espacios de trabajo de Terraform Cloud.
• Gestión de proyectos: Permite crear, listar, actualizar y eliminar proyectos; gestionar vinculaciones de etiquetas de proyectos; y mover espacios de trabajo entre proyectos.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Resumen de cuentas: Recupera y monitorea detalles del usuario o cuenta de servicio actual de Terraform Cloud, ayudando en auditorías de acceso y gestión de permisos.
• Gestión del ciclo de vida de espacios de trabajo: Crea, lee, actualiza y elimina espacios de trabajo, permitiendo a los equipos automatizar la configuración y eliminación de entornos directamente desde interfaces conversacionales.
• Bloqueo/desbloqueo de espacios de trabajo: Bloquea o desbloquea espacios de trabajo para evitar cambios concurrentes o permitir mantenimiento, aumentando la seguridad operativa.
• Organización de proyectos: Crea, actualiza y elimina proyectos o mueve espacios de trabajo entre proyectos, ayudando a mantener límites organizativos claros dentro de Terraform Cloud.
• Gestión de etiquetas de proyectos: Gestiona vinculaciones de etiquetas de proyectos para soportar estrategias de etiquetado orientadas a asignación de costes, cumplimiento o automatización de flujos de trabajo.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Python 3.12+ y que el servidor Terraform Cloud MCP sea accesible.

2. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf.

3. Agrega el servidor Terraform Cloud MCP a tu objeto mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.

5. Verifica que el servidor esté conectado y sea reconocible.

Protección de claves API
Utiliza variables de entorno para establecer valores sensibles. Ejemplo:

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

Claude

1. Asegúrate de que Python 3.12+ esté disponible.

2. Descarga o clona el repositorio Terraform Cloud MCP.

3. En tu configuración de Claude (ver CLAUDE.md), agrega:

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

4. Establece tu token API usando una variable de entorno como arriba.

5. Reinicia Claude y verifica que el servidor MCP esté listado.

Cursor

1. Instala Python 3.12+ y clona el repositorio.

2. Abre la configuración de Cursor.

3. Agrega el servidor MCP:

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

4. Usa variables de entorno para almacenar de forma segura las claves API.

5. Guarda y reinicia Cursor, luego prueba la integración.

Cline

1. Descarga el servidor Terraform Cloud MCP y asegúrate de tener instalado Python 3.12+.

2. Edita el archivo de configuración de Cline para incluir el servidor MCP:

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

3. Configura tu token API de Terraform Cloud usando variables de entorno.

4. Reinicia Cline y verifica el funcionamiento.

Nota: Utiliza siempre variables de entorno para información sensible como claves API.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo con FlowHunt, comienza agregando 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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “terraform-cloud” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

| ¿Soporta Roots? | ⛔ | No documentado | | ¿Soporta Sampling? | ⛔ | No documentado |

Nuestra opinión

Según la documentación disponible, el Servidor Terraform Cloud MCP proporciona un conjunto enfocado de herramientas de gestión de infraestructura e instrucciones de configuración claras, pero carece de descripciones detalladas de recursos, plantillas de prompts o características avanzadas de MCP como Roots y Sampling. Es adecuado para equipos que deseen automatizar flujos de trabajo de Terraform Cloud mediante asistentes de IA, pero podría beneficiarse de una integración y documentación MCP más rica.

Puntuación MCP