Pulumi MCP Server

Pulumi MCP Server

Gi AI-arbeidsflytene dine kraft med Pulumi MCP Server—utruller, administrer og forespør skyinfrastruktur programmessig direkte fra dine AI-drevne verktøy og IDE-er.

Hva gjør “Pulumi” MCP Server?

Pulumi MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Pulumi infrastructure-as-code-plattformen. Ved å eksponere Pulumi-operasjoner gjennom Model Context Protocol (MCP) muliggjør denne serveren AI-drevne utviklingsarbeidsflyter, der klienter (som Claude Desktop, VSCode og Cline) kan samhandle programmessig med skyinfrastruktur. Med denne serveren kan AI-assistenter utføre oppgaver som å distribuere ressurser, administrere stacks, forespørre tilstand og automatisere rutinemessige infrastrukturhandlinger. Denne integrasjonen forenkler infrastrukturadministrasjon, reduserer manuell inngripen og gir utviklere mulighet til å kontrollere skymiljøer direkte fra sine foretrukne AI-forsterkede verktøy.

Liste over Prompter

Ingen informasjon om promptmaler ble funnet i repositoryet.

Liste over Ressurser

Ingen spesifikke MCP-“ressurser” er listet opp eller eksponert av Pulumi MCP Server i repositoryet.

Liste over Verktøy

Ingen eksplisitte verktøy er oppført i dokumentasjonen eller synlige i repositoryets overflatefiler. Hovedfunksjonaliteten ser ut til å sentreres rundt kjøring av Pulumi-operasjoner via Docker.

Bruksområder for denne MCP Serveren

  • Distribusjon av skyinfrastruktur: Utviklere kan distribuere og administrere skyinfrastruktur direkte fra sine AI-forsterkede utviklingsmiljøer, og reduserer behovet for kontekstswitching og manuelle kommandolinjeoperasjoner.
  • Automatiserte infrastruktur-oppdateringer: AI-assistenter kan automatisere rutineoppdateringer av skyressurser, sikre konsistens og redusere menneskelige feil.
  • Stack-administrasjon: Opprett, oppdater eller slett Pulumi-stacks enkelt som del av automatiserte arbeidsflyter, og øk DevOps-produktiviteten.
  • Forespørsel av ressurstilstand: Forespør tilstand og output på skyressurser via AI, noe som muliggjør rask feilsøking og innsikt i infrastrukturen.
  • Integrasjon med IDE-er og chatboter: Bruk i verktøy som VSCode, Claude Desktop eller Cline for å utløse infrastrukturhandlinger som del av samtale- eller kodefokuserte arbeidsflyter.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen oppsettinstruksjoner for Windsurf er oppgitt i repositoryet.

Claude

  1. Forsikre deg om at Docker er installert på systemet ditt.
  2. Skaff din PULUMI_ACCESS_TOKEN.
  3. Finn seksjonen for MCP-serverkonfigurasjon i Claude Desktop.
  4. Legg til følgende JSON i din mcpServers-konfigurasjon:
    {
      "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. Lagre konfigurasjonen din og start Claude Desktop på nytt etter behov.

Sikring av API-nøkler:
Lagre din Pulumi access token i en miljøvariabel. I konfigurasjonen bruker du:

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

Cursor

Ingen oppsettinstruksjoner for Cursor er oppgitt i repositoryet.

Cline

  1. Forsikre deg om at Docker er installert.
  2. Skaff din PULUMI_ACCESS_TOKEN.
  3. Åpne MCP-serverkonfigurasjonen for Cline.
  4. Sett inn:
    {
      "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. Lagre og start Cline på nytt for å laste den nye serveren.

Sikring av API-nøkler:
Se eksempelet ovenfor på bruk av env.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn detaljene for MCP-serveren din i dette JSON-formatet:

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

Når du har konfigurert dette, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “pulumi-mcp-server” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over PrompterIngen funnet
Liste over RessurserIngen funnet
Liste over VerktøyIngen funnet
Sikring av API-nøklerOppgitt via env i konfigurasjon
Sampling-støtte (mindre viktig i vurdering)Ikke nevnt

ROOTS-støtte: Ikke dokumentert
Sampling-støtte: Ikke dokumentert


Basert på informasjonen som er funnet, er Pulumi MCP Server-repositoryet funksjonelt og integrerer Pulumi med MCP-klienter, men mangler dokumentasjon for promter, ressurser og eksplisitte verktøydefinisjoner. For en utvikler som ønsker en nøkkelferdig, veldokumentert MCP-server, vil dette repositoryet få middels skår, da det hovedsakelig gir oppsettbeskrivelser og grunnleggende bruksområder.


MCP Score

Har en LISENS
Har minst ett verktøy
Antall forks2
Antall stjerner3

Vår totalvurdering: 3/10 – Repositoryet gir en grunnleggende bro til Pulumi via MCP, men mangler dokumentasjon, eksplisitte ressurs-/verktøydefinisjoner og lisensiering, noe som gjør den mindre egnet for produksjon eller bredere adopsjon uten videre utvikling.

Vanlige spørsmål

Hva er Pulumi MCP Server?

Pulumi MCP Server er et integrasjonslag som kobler AI-assistenter og utviklingsverktøy til Pulumi infrastructure-as-code-plattformen via Model Context Protocol (MCP), og muliggjør programmessig administrasjon av skyressurser.

Hva kan jeg gjøre med Pulumi MCP Server i FlowHunt?

Du kan utrullere, oppdatere eller slette skyinfrastruktur, automatisere stack-administrasjon og forespørre ressursstatus direkte fra AI-drevne miljøer eller FlowHunt-flows, alt uten å forlate IDE-en eller chatgrensesnittet ditt.

Er min skytilgangstoken sikker?

Ja. Oppbevar alltid din PULUMI_ACCESS_TOKEN i miljøvariabler og referer til den i MCP-konfigurasjonen. Aldri hardkod hemmeligheter i flows eller konfigurasjoner.

Leverer Pulumi MCP Server promptmaler eller eksplisitte verktøy?

Nei. Repositoryet fokuserer for øyeblikket på operasjonell integrasjon og leverer ikke promptmaler, eksplisitte verktøy-/ressurslister eller avansert dokumentasjon.

Hvilke miljøer og klienter støttes?

Pulumi MCP Server er dokumentert for bruk med Claude Desktop og Cline, og kan også integreres i FlowHunt-flows. Windsurf og Cursor-oppsett er udokumentert.

Hva er hovedbruksområdene?

Automatisert distribusjon av skyinfrastruktur, rutinemessige oppdateringer, stack-administrasjon, tilstandsforespørsler og integrering av infrastrukturdrift i samtale- eller kodefokuserte AI-arbeidsflyter.

Superlad skyadministrasjon med Pulumi MCP

Integrer Pulumis infrastrukturautomatisering i dine FlowHunt-flows eller AI-drevne IDE-er for å forenkle DevOps- og skyoperasjoner uten manuell inngripen.

Lær mer

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
Dumpling AI MCP-server
Dumpling AI MCP-server

Dumpling AI MCP-server

Dumpling AI MCP-serveren for FlowHunt gjør det mulig for AI-assistenter å koble til et bredt spekter av eksterne datakilder, API-er og utviklerverktøy. Den gir ...

4 min lesing
AI MCP Server +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4