Pulumi MCP Server

Wat doet de “Pulumi” MCP Server?

De Pulumi MCP Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en het Pulumi infrastructure-as-code-platform. Door Pulumi-operaties via het Model Context Protocol (MCP) aan te bieden, maakt deze server AI-gestuurde ontwikkelworkflows mogelijk, waardoor clients (zoals Claude Desktop, VSCode en Cline) programmatisch kunnen communiceren met cloudinfrastructuur. Met deze server kunnen AI-assistenten taken uitvoeren zoals het implementeren van resources, beheren van stacks, opvragen van status en automatiseren van routinematige infrastructuurbewerkingen. Deze integratie stroomlijnt het infrastructuurbeheer, vermindert handmatige handelingen en stelt ontwikkelaars in staat om cloudomgevingen direct vanuit hun favoriete AI-verbeterde tools te beheren.

Lijst van prompts

Er is geen informatie over prompt-sjablonen gevonden in de repository.

Lijst van resources

Er worden geen specifieke MCP-“resources” vermeld of blootgesteld door de Pulumi MCP Server in de repository.

Lijst van tools

Er worden geen expliciete tools opgesomd in de documentatie of zichtbaar in de oppervlaktedocumenten van de repository. De hoofdfunctionaliteit lijkt gericht op het uitvoeren van Pulumi-operaties via Docker.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Cloudinfrastructuurimplementatie: Ontwikkelaars kunnen cloudinfrastructuur rechtstreeks vanuit hun AI-verbeterde ontwikkelomgevingen implementeren en beheren, waardoor contextwisselingen en handmatig command-line werk worden verminderd.
• Geautomatiseerde infrastructuurupdates: AI-assistenten kunnen routinematige updates aan cloudresources automatiseren, wat consistentie waarborgt en menselijke fouten vermindert.
• Stackbeheer: Maak eenvoudig Pulumi-stacks aan, werk ze bij of vernietig ze als onderdeel van geautomatiseerde workflows, waardoor de DevOps-productiviteit wordt verhoogd.
• Resource-opvraging: Vraag de status en output van cloudresources op via AI, wat snelle troubleshooting en inzicht in infrastructuur mogelijk maakt.
• Integratie met IDE’s en chatbots: Gebruik binnen tools zoals VSCode, Claude Desktop of Cline om infrastructuurbewerkingen te starten als onderdeel van conversatie- of codegerichte workflows.

Hoe stel je het in

Windsurf

Er worden geen installatie-instructies voor Windsurf gegeven in de repository.

Claude

1. Zorg dat Docker op je systeem is geïnstalleerd.
2. Haal je PULUMI_ACCESS_TOKEN op.
3. Zoek het MCP-serverconfiguratiegedeelte in Claude Desktop.
4. Voeg de volgende JSON toe aan je mcpServers configuratie:

   {
     "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. Sla je configuratie op en herstart Claude Desktop indien nodig.

API-sleutels beveiligen:
Sla je Pulumi-toegangstoken op in een omgevingsvariabele. Gebruik in je configuratie:

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

Cursor

Er worden geen installatie-instructies voor Cursor gegeven in de repository.

Cline

1. Zorg dat Docker is geïnstalleerd.
2. Verkrijg je PULUMI_ACCESS_TOKEN.
3. Open de MCP-serverconfiguratie voor Cline.
4. Voeg in:

   {
     "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. Sla op en herstart Cline om de nieuwe server te laden.

API-sleutels beveiligen:
Zie het bovenstaande voorbeeld van env-gebruik.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

Gebruik van MCP in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “pulumi-mcp-server” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

ROOTS-ondersteuning: Niet gedocumenteerd
Sampling-ondersteuning: Niet gedocumenteerd

Op basis van de gevonden informatie is de Pulumi MCP Server-repository functioneel en integreert deze Pulumi met MCP-clients, maar ontbreekt het aan documentatie over prompts, resources en expliciete tool-definities. Voor een ontwikkelaar die op zoek is naar een kant-en-klare, goed gedocumenteerde MCP-server, scoort deze repository matig, aangezien het voornamelijk installatie-informatie en basisgebruiksscenario’s biedt.

MCP Score

Onze algemene beoordeling: 3/10 – De repository biedt een basisbrug naar Pulumi via MCP, maar mist documentatie, expliciete resource/tool-definities en licentie, waardoor deze minder geschikt is voor productie of bredere adoptie zonder verdere ontwikkeling.