
Terraform Cloud MCP Server
Integreer AI-assistenten met de Terraform Cloud API via de Terraform Cloud MCP Server. Beheer infrastructuur met natuurlijke taal, automatiseer werkruimte- en p...
Verbind FlowHunt naadloos met de Terraform Registry voor geautomatiseerde ontdekking van providers en modules, metadata-extractie en versnelling van infrastructuurworkflows.
De Terraform MCP Server is een Model Context Protocol (MCP)-server ontwikkeld door HashiCorp die naadloze integratie biedt met Terraform Registry API’s. Hij is ontworpen om geavanceerde automatisering en interactiemogelijkheden te bieden voor Infrastructure as Code (IaC)-ontwikkeling. Door AI-assistenten en ontwikkelingstools te verbinden met externe gegevensbronnen zoals de Terraform Registry, stelt de server gebruikers in staat om de ontdekking van Terraform providers en modules te automatiseren, registry-data te extraheren en analyseren, en gedetailleerde informatie over provider-resources en datasources te verkrijgen. Deze integratie stroomlijnt taken zoals het verkennen, begrijpen en beheren van Terraform-modules, en verhoogt zo de productiviteit voor DevOps-engineers en cloudinfrastructuurteams.
Er zijn geen prompt-templates expliciet genoemd in de repository.
Er worden geen specifieke resources vermeld of beschreven in de repository.
Er is geen expliciete lijst van tools voorzien in de beschikbare documentatie of code-overzicht.
Automatiseren van Terraform provider- en module-ontdekking
Vind en integreer direct nieuwe providers en modules uit de Terraform Registry, waardoor handmatig zoeken en selecteren voor IaC-ontwikkeling wordt verminderd.
Data uit de Terraform Registry extraheren en analyseren
Haal programmatisch up-to-date informatie op over providers, modules en hun versies om te zorgen voor best practices en compliance.
Gedetailleerde informatie verkrijgen over provider-resources en datasources
Krijg toegang tot uitgebreide documentatie en metadata voor alle resources en datasources die door providers worden aangeboden, wat de code-nauwkeurigheid en onderhoudbaarheid verbetert.
Terraform-modules verkennen en begrijpen
Vergemakkelijk het verkennen van module-structuren, inputs, outputs en afhankelijkheden, zodat gebruikers de juiste modules voor hun infrastructuurbehoeften kunnen selecteren en gebruiken.
{
"mcpServers": {
"terraform": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"hashicorp/terraform-mcp-server"
]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"terraform": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"hashicorp/terraform-mcp-server"
]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"terraform": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"hashicorp/terraform-mcp-server"
]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"terraform": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"hashicorp/terraform-mcp-server"
]
}
}
}
Als de server of registry API-sleutels vereist, gebruik dan omgevingsvariabelen voor veilige opslag. Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"terraform": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"hashicorp/terraform-mcp-server"
],
"env": {
"TERRAFORM_API_KEY": "${env.TERRAFORM_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.TERRAFORM_API_KEY}"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt workflow te integreren, voeg je eerst 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 toe met dit JSON-formaat:
{
"terraform": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “terraform” te vervangen door de werkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Overzicht en use cases aanwezig |
Lijst met prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gedocumenteerd |
Lijst met resources | ⛔ | Geen expliciete resources vermeld |
Lijst met tools | ⛔ | Geen expliciete lijst, enkel algemene functies |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld gegeven in het installatiegedeelte |
Sampling Support (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ | Geen info |
Op basis van de beschikbare documentatie biedt de Terraform MCP Server een sterk overzicht en praktische installatie-instructies, maar ontbreekt het aan gedetailleerde informatie over prompts, resources en tools in de publieke documentatie. API-sleutelbeveiliging wordt behandeld. Over het algemeen scoort deze MCP-server gemiddeld voor volledigheid en bruikbaarheid in een algemene IaC-context.
Heeft een LICENSE | ✅ (MPL-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal forks | 33 |
Aantal sterren | 611 |
De Terraform MCP Server is een Model Context Protocol-server van HashiCorp die integreert met Terraform Registry API's, waardoor FlowHunt en AI-agenten provider- en module-ontdekking, metadata-extractie en infrastructuurdata-analyse kunnen automatiseren voor DevOps- en IaC-workflows.
Je kunt de ontdekking en integratie van Terraform providers en modules automatiseren, resourcegegevens extraheren, module-structuren analyseren en toegang krijgen tot actuele registry-informatie om Infrastructure as Code-ontwikkeling te stroomlijnen.
Sla gevoelige API-sleutels op als omgevingsvariabelen in je MCP-serverconfiguratie. Verwijs hiernaar met syntax zoals ${env.TERRAFORM_API_KEY} om je gegevens veilig en uit configuratiebestanden te houden.
Er zijn geen expliciete prompt-templates of aanvullende tools gedocumenteerd. De focus ligt op het mogelijk maken van programmatische interactie met de Terraform Registry voor automatisering en analyse.
Ja, de Terraform MCP Server wordt uitgebracht onder de MPL-2.0-licentie.
Ontgrendel geavanceerde Terraform Registry-integratie met FlowHunt’s Terraform MCP Server voor naadloos beheer van providers en modules in je IaC-workflows.
Integreer AI-assistenten met de Terraform Cloud API via de Terraform Cloud MCP Server. Beheer infrastructuur met natuurlijke taal, automatiseer werkruimte- en p...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...