Pulumi MCP 서버

“Pulumi” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Pulumi MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Pulumi 인프라스트럭처-코드 플랫폼을 연결하는 다리 역할을 합니다. Pulumi 작업을 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로 노출함으로써, 이 서버는 AI 기반 개발 워크플로우를 가능하게 하며, 클라이언트(예: Claude Desktop, VSCode, Cline)가 클라우드 인프라와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있게 합니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트는 리소스 배포, 스택 관리, 상태 쿼리, 반복적인 인프라 작업 자동화와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 통합은 인프라 관리를 간소화하고 수동 개입을 줄이며, 개발자가 선호하는 AI 강화 도구에서 직접 클라우드 환경을 제어할 수 있도록 합니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

Pulumi MCP 서버 저장소에는 노출되거나 별도로 명시된 MCP “리소스"가 없습니다.

도구 목록

문서나 저장소의 표면 파일에 명시적으로 나열된 도구가 없습니다. 주요 기능은 Docker를 통한 Pulumi 작업 실행에 중점을 둡니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 클라우드 인프라 배포: 개발자는 AI 강화 개발 환경에서 직접 클라우드 인프라를 배포·관리할 수 있어 맥락 전환이나 수동 명령어 입력이 줄어듭니다.
• 자동화된 인프라 업데이트: AI 어시스턴트가 클라우드 리소스의 반복적 업데이트를 자동화하여 일관성을 보장하고 인적 오류를 감소시킵니다.
• 스택 관리: 자동화된 워크플로우의 일부로 Pulumi 스택을 손쉽게 생성, 업데이트, 삭제할 수 있어 DevOps 생산성이 향상됩니다.
• 리소스 쿼리: AI를 통해 클라우드 리소스의 상태와 출력을 쿼리하여 빠른 문제 해결 및 인프라 인사이트를 제공합니다.
• IDE 및 챗봇과의 통합: VSCode, Claude Desktop, Cline 등 도구 내에서 대화형 또는 코드 중심 워크플로우의 일부로 인프라 작업을 트리거할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 관련 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Claude

1. 시스템에 Docker가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. PULUMI_ACCESS_TOKEN을 준비하세요.
3. Claude Desktop에서 MCP 서버 설정 섹션을 찾으세요.
4. 아래 JSON을 mcpServers 설정에 추가하세요:

   {
     "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. 설정을 저장하고 필요시 Claude Desktop을 재시작하세요.

API 키 보안:
Pulumi 액세스 토큰은 환경 변수에 저장하세요. 설정에서 다음과 같이 사용합니다:

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

Cursor

저장소에 Cursor 관련 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Cline

1. Docker가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. PULUMI_ACCESS_TOKEN을 확보하세요.
3. Cline의 MCP 서버 설정을 여세요.
4. 다음을 삽입하세요:

   {
     "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. 저장하고 Cline을 재시작하여 새로운 서버를 불러오세요.

API 키 보안:
위의 env 사용 예시를 참고하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “pulumi-mcp-server"는 실제 MCP 서버의 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 교체하세요.

개요

ROOTS 지원: 문서화되지 않음
샘플링 지원: 문서화되지 않음

확인된 정보에 따르면, Pulumi MCP 서버 저장소는 기능적으로 Pulumi와 MCP 클라이언트를 통합하지만, 프롬프트, 리소스, 명시적 도구 정의에 대한 문서는 부족합니다. 턴키 방식의 문서화된 MCP 서버를 찾는 개발자에게는 이 저장소가 주로 설치 및 기본 사용 사례만 제공하므로 중간 정도의 점수를 줄 수 있습니다.

MCP 점수

최종 평가: 3/10 – 이 저장소는 Pulumi와 MCP를 연결하는 기본 브릿지를 제공하지만 문서, 명시적 리소스/도구 정의, 라이선스가 부족해 추가 개발 없이는 프로덕션 또는 광범위한 도입에는 적합하지 않습니다.