Terraform Cloud MCP 서버

“Terraform Cloud” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Terraform Cloud MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, AI 어시스턴트와 Terraform Cloud API를 통합하여 개발자가 자연어로 인프라를 관리할 수 있게 해줍니다. Python과 Pydantic 모델로 구축된 이 서버는 Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor, Copilot Studio 등 모든 MCP 지원 플랫폼과 호환됩니다. Terraform Cloud 기능을 MCP 도구로 노출하여, AI 어시스턴트가 계정 정보 질의, 워크스페이스 및 프로젝트 관리, 인프라 작업 자동화와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 통합은 인프라스트럭처-애즈-코드 워크플로우를 간소화하여 개발자가 클라우드 환경과 프로그래밍적·대화형으로 상호작용할 수 있게 합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

공개 문서에 명시적인 MCP 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 계정 관리: 인증된 사용자 또는 서비스 계정의 계정 정보를 조회할 수 있습니다.
• 워크스페이스 관리: Terraform Cloud 워크스페이스의 생성, 조회, 수정, 삭제, 잠금/해제가 가능합니다.
• 프로젝트 관리: 프로젝트 생성, 목록 조회, 수정, 삭제, 프로젝트 태그 바인딩 관리, 워크스페이스의 프로젝트 간 이동을 지원합니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 계정 개요: 현재 Terraform Cloud 사용자 또는 서비스 계정의 세부 정보를 조회 및 모니터링하여 접근 감사 및 권한 관리를 도와줍니다.
• 워크스페이스 수명주기 관리: 워크스페이스를 생성·조회·수정·삭제하여 팀이 대화형 인터페이스를 통해 환경의 셋업과 해제를 자동화할 수 있습니다.
• 워크스페이스 잠금/해제: 유지보수나 변경 방지를 위해 워크스페이스를 잠그거나 해제하여 운영 안정성을 높일 수 있습니다.
• 프로젝트 조직화: 프로젝트를 생성·수정·삭제하거나 워크스페이스를 프로젝트 간 이동하여 Terraform Cloud 내 조직 경계를 명확히 유지할 수 있습니다.
• 프로젝트 태그 관리: 프로젝트 태그 바인딩을 관리하여 비용 할당, 컴플라이언스, 워크플로우 자동화를 위한 태깅 전략을 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python 3.12+가 설치되어 있고 Terraform Cloud MCP 서버에 접근 가능한지 확인하세요.

2. Windsurf 구성 파일을 찾으세요.

3. mcpServers 객체에 Terraform Cloud MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

5. 서버가 연결되고 탐색 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 유지
민감한 값은 환경 변수로 설정하세요. 예시:

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

Claude

1. Python 3.12+가 사용 가능한지 확인하세요.

2. Terraform Cloud MCP 저장소를 다운로드 또는 클론하세요.

3. Claude 구성(CLAUDE.md 참고)에 다음을 추가하세요:

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

4. 위와 같이 API 토큰을 환경 변수로 설정하세요.

5. Claude를 재시작하고 MCP 서버가 나열되는지 확인하세요.

Cursor

1. Python 3.12+를 설치하고 저장소를 클론하세요.

2. Cursor의 구성 설정을 여세요.

3. MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 보안 API 키 저장을 위해 환경 변수를 사용하세요.

5. 저장하고 Cursor를 재시작한 후 통합을 테스트하세요.

Cline

1. Terraform Cloud MCP 서버를 다운로드하고 Python 3.12+가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Cline 구성 파일을 편집하여 MCP 서버를 포함시키세요:

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

3. 환경 변수를 사용하여 Terraform Cloud API 토큰을 구성하세요.

4. Cline을 재시작하고 작동을 확인하세요.

참고: API 키와 같은 민감한 정보는 항상 환경 변수로 관리하세요.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “terraform-cloud"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

| Roots 지원 | ⛔ | 문서화되지 않음 | | 샘플링 지원 | ⛔ | 문서화되지 않음 |

저희 의견

공개된 문서 기준, Terraform Cloud MCP 서버는 인프라 관리 도구와 명확한 설정 방법을 제공하지만, 자원 설명, 프롬프트 템플릿, Roots 및 샘플링 같은 고급 MCP 기능에 대한 자세한 설명은 부족합니다. AI 어시스턴트를 통해 Terraform Cloud 워크플로우를 자동화하려는 팀에게 적합하지만, 더 풍부한 MCP 통합과 문서화가 보완된다면 더욱 좋을 것입니다.

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