Serveur MCP Terraform Cloud

Que fait le serveur MCP « Terraform Cloud » ?

Le serveur MCP Terraform Cloud est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui intègre les assistants IA à l’API Terraform Cloud, permettant aux développeurs de gérer leur infrastructure en langage naturel. Construit avec Python et des modèles Pydantic, ce serveur est compatible avec toute plateforme supportant MCP, notamment Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor, et Copilot Studio. En exposant les fonctionnalités de Terraform Cloud sous forme d’outils MCP, le serveur permet aux assistants IA d’effectuer des actions telles que la consultation de détails de compte, la gestion de workspaces et de projets, et l’automatisation des tâches d’infrastructure. Cette intégration fluidifie les workflows infrastructure-as-code, facilitant l’interaction programmatique et conversationnelle avec les environnements cloud.

Liste des invites

Aucun modèle d’invite n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation disponible.

Liste des outils

• **Gestion des comptes ** : Permet la récupération des détails de compte pour les utilisateurs authentifiés ou comptes de service.
• **Gestion des workspaces ** : Autorise la création, lecture, mise à jour, suppression et verrouillage/déverrouillage des workspaces Terraform Cloud.
• **Gestion des projets ** : Prend en charge la création, la liste, la mise à jour et la suppression de projets ; la gestion des associations de tags de projet ; et le déplacement de workspaces entre projets.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• **Vue d’ensemble du compte ** : Récupérez et surveillez les détails de l’utilisateur ou du compte de service Terraform Cloud actuel, pour l’audit d’accès et la gestion des permissions.
• **Cycle de vie des workspaces ** : Créez, lisez, mettez à jour et supprimez des workspaces, ce qui permet aux équipes d’automatiser la mise en place et la suppression d’environnements directement via des interfaces conversationnelles.
• **Verrouillage/déverrouillage de workspaces ** : Verrouillez ou déverrouillez les workspaces pour empêcher les modifications concurrentes ou autoriser la maintenance, renforçant la sécurité opérationnelle.
• **Organisation des projets ** : Créez, mettez à jour et supprimez des projets ou déplacez des workspaces entre projets, afin de maintenir des frontières organisationnelles claires dans Terraform Cloud.
• **Gestion des tags de projet ** : Gérez les associations de tags de projet pour soutenir des stratégies de tagging (allocation de coûts, conformité, automatisation des workflows…).

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python 3.12+ est installé et que le serveur MCP Terraform Cloud est accessible.

2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.

3. Ajoutez le serveur MCP Terraform Cloud à votre objet mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.

5. Vérifiez que le serveur est connecté et détectable.

Sécurisation des clés API
Utilisez des variables d’environnement pour définir les valeurs sensibles. Exemple :

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

Claude

1. Vérifiez que Python 3.12+ est disponible.

2. Téléchargez ou clonez le dépôt du serveur MCP Terraform Cloud.

3. Dans votre configuration Claude (voir CLAUDE.md), ajoutez :

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

4. Définissez votre jeton API via une variable d’environnement comme ci-dessus.

5. Redémarrez Claude et assurez-vous que le serveur MCP apparaît dans la liste.

Cursor

1. Installez Python 3.12+ et clonez le dépôt.

2. Ouvrez les paramètres de configuration de Cursor.

3. Ajoutez le serveur MCP :

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

4. Utilisez des variables d’environnement pour stocker la clé API de façon sécurisée.

5. Enregistrez et redémarrez Cursor, puis testez l’intégration.

Cline

1. Téléchargez le serveur MCP Terraform Cloud et vérifiez que Python 3.12+ est installé.

2. Modifiez le fichier de configuration de Cline pour inclure le serveur MCP :

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

3. Configurez votre jeton API Terraform Cloud via des variables d’environnement.

4. Redémarrez Cline et vérifiez son fonctionnement.

Remarque : Utilisez toujours des variables d’environnement pour les informations sensibles telles que les clés API.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “terraform-cloud” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

| Prise en charge Roots | ⛔ | Non documenté | | Prise en charge Sampling | ⛔ | Non documenté |

Notre avis

D’après la documentation disponible, le serveur MCP Terraform Cloud propose un ensemble d’outils ciblés pour la gestion d’infrastructure et des instructions de configuration claires, mais il manque de descriptions détaillées des ressources, modèles d’invite, ou de fonctionnalités MCP avancées telles que Roots et Sampling. Il convient parfaitement aux équipes souhaitant automatiser leurs workflows Terraform Cloud via des assistants IA, mais pourrait bénéficier d’une intégration MCP plus riche et d’une documentation étoffée.

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