Pulumi MCP Server

Cosa fa il “Pulumi” MCP Server?

Il Pulumi MCP Server funge da ponte tra gli assistenti AI e la piattaforma infrastructure-as-code di Pulumi. Espone le operazioni Pulumi tramite il Model Context Protocol (MCP), abilitando flussi di lavoro di sviluppo automatizzati dall’AI e permettendo ai client (come Claude Desktop, VSCode e Cline) di interagire programmaticamente con l’infrastruttura cloud. Utilizzando questo server, gli assistenti AI possono eseguire attività come il deployment di risorse, la gestione degli stack, l’interrogazione dello stato e l’automazione di operazioni infrastrutturali di routine. Questa integrazione semplifica la gestione dell’infrastruttura, riduce l’intervento manuale e consente agli sviluppatori di controllare gli ambienti cloud direttamente dai loro strumenti preferiti potenziati dall’AI.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione relativa a template di prompt è stata trovata nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna specifica “risorsa” MCP è elencata o esposta dal Pulumi MCP Server nel repository.

Elenco degli Strumenti

Nessuno strumento esplicito è elencato nella documentazione né visibile nei file principali del repository. La funzionalità principale sembra incentrata sull’esecuzione di operazioni Pulumi tramite Docker.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Deployment di Infrastruttura Cloud: Gli sviluppatori possono distribuire e gestire infrastruttura cloud direttamente dai loro ambienti di sviluppo potenziati dall’AI, riducendo il passaggio di contesto e i comandi manuali da terminale.
• Aggiornamenti Infrastrutturali Automatizzati: Gli assistenti AI possono automatizzare aggiornamenti di routine alle risorse cloud, garantendo coerenza e riducendo errori umani.
• Gestione degli Stack: Crea, aggiorna o distruggi facilmente stack Pulumi come parte di flussi automatizzati, migliorando la produttività DevOps.
• Interrogazione delle Risorse: Interroga lo stato e l’output delle risorse cloud tramite AI, consentendo troubleshooting rapido e approfondimenti sull’infrastruttura.
• Integrazione con IDE e Chatbot: Usalo in strumenti come VSCode, Claude Desktop o Cline per attivare azioni infrastrutturali come parte di workflow conversazionali o orientati al codice.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è fornita nel repository.

Claude

1. Assicurati che Docker sia installato sul tuo sistema.
2. Ottieni il tuo PULUMI_ACCESS_TOKEN.
3. Individua la sezione di configurazione del server MCP in Claude Desktop.
4. Aggiungi il seguente JSON alla configurazione 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. Salva la configurazione e riavvia Claude Desktop se necessario.

Protezione delle API Key:
Salva il tuo token Pulumi in una variabile d’ambiente. Nella configurazione usa:

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

Cursor

Nessuna istruzione di configurazione per Cursor è fornita nel repository.

Cline

1. Assicurati che Docker sia installato.
2. Ottieni il tuo PULUMI_ACCESS_TOKEN.
3. Apri la configurazione del server MCP per Cline.
4. Inserisci:

   {
     "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. Salva e riavvia Cline per caricare il nuovo server.

Protezione delle API Key:
Vedi l’esempio di utilizzo di env sopra.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “pulumi-mcp-server” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire la URL con quella del tuo MCP server.

Riepilogo

Supporto ROOTS: Non documentato
Supporto Sampling: Non documentato

In base alle informazioni trovate, il repository Pulumi MCP Server è funzionale e integra Pulumi con client MCP, ma manca documentazione su prompt, risorse e definizioni esplicite di strumenti. Per uno sviluppatore che cerca un MCP server chiavi in mano e ben documentato, questo repository avrebbe un punteggio moderato, in quanto fornisce principalmente dettagli di configurazione e casi d’uso di base.

Valutazione MCP

Valutazione complessiva: 3/10 – Il repository fornisce un ponte basilare verso Pulumi tramite MCP ma manca di documentazione, definizioni esplicite di risorse/strumenti e licenza, rendendolo poco adatto alla produzione o ad adozione più ampia senza ulteriori sviluppi.