
Teradata MCP-server
Teradata MCP-serveren integrerer AI-assistenter med Teradata-databaser, og muliggjør avansert analyse, sømløs SQL-spørringsutførelse og sanntids-forretningsinte...
Koble FlowHunt sømløst til Terraform Registry for automatisert oppdagelse av providere og moduler, metadatauthenting og akselerert infrastrukturarbeidsflyt.
Terraform MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet av HashiCorp som gir sømløs integrasjon med Terraform Registry API-er. Den er designet for å muliggjøre avansert automatisering og interaksjon for Infrastructure as Code (IaC)-utvikling. Ved å koble AI-assistenter og utviklingsverktøy til eksterne datakilder som Terraform Registry, gir serveren brukere mulighet til å automatisere oppdagelse av Terraform-providere og moduler, hente ut og analysere registerdata og få detaljert informasjon om provider-ressurser og datakilder. Denne integrasjonen effektiviserer oppgaver som utforsking, forståelse og håndtering av Terraform-moduler, og øker dermed produktiviteten for DevOps-ingeniører og skymiljøteam.
Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i depotet.
Ingen spesifikke ressurser er listet opp eller beskrevet i depotet.
Ingen eksplisitt liste over verktøy er gitt i tilgjengelig dokumentasjon eller kodeoversikt.
Automatisering av Terraform provider- og moduloppdagelse
Finn og integrer nye providere og moduler fra Terraform Registry umiddelbart, og reduser manuelt søk og valg i IaC-utvikling.
Uthenting og analyse av data fra Terraform Registry
Hent og analyser oppdatert informasjon om providere, moduler og deres versjoner programmessig for å sikre beste praksis og etterlevelse.
Hente detaljert informasjon om provider-ressurser og datakilder
Få tilgang til omfattende dokumentasjon og metadata for alle ressurser og datakilder som tilbys av providere, og forbedre kodekvalitet og vedlikehold.
Utforske og forstå Terraform-moduler
Legg til rette for utforsking av modulstrukturer, input, output og avhengigheter, slik at brukere kan velge og bruke riktige moduler for sine infrastrukturbehov.
{
"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"
]
}
}
}
Dersom serveren eller registeret krever API-nøkler, bruk miljøvariabler for sikker lagring. Eksempel:
{
"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}"
}
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til din AI-agent:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:
{
"terraform": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “terraform” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oversikt og bruksområder til stede |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompt-maler dokumentert |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte ressurser listet |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen eksplisitt liste, kun generell funksjonalitet |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel gitt i oppsettseksjonen |
Sampling-støtte (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ingen info |
Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir Terraform MCP Server en god oversikt og praktisk veiledning for oppsett, men mangler detaljert informasjon om prompts, ressurser og verktøy i offentlig dokumentasjon. Sikkerhet for API-nøkler er omtalt. Totalt sett scorer denne MCP-serveren moderat på fullstendighet og nytte i en generell IaC-sammenheng.
Har en LISENS | ✅ (MPL-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall Forks | 33 |
Antall Stjerner | 611 |
Terraform MCP Server er en Model Context Protocol-server fra HashiCorp som integreres med Terraform Registry-API-er og lar FlowHunt og AI-agenter automatisere oppdagelse av providere og moduler, metadatauthenting og analyse av infrastrukturdata for DevOps- og IaC-arbeidsflyter.
Du kan automatisere oppdagelse og integrasjon av Terraform-providere og moduler, hente ut ressursdata, analysere modulstrukturer og få tilgang til oppdatert registerinformasjon for å effektivisere Infrastructure as Code-utvikling.
Lagre sensitive API-nøkler som miljøvariabler i MCP-serverens konfigurasjon. Referer til disse med syntaks som ${env.TERRAFORM_API_KEY} for å holde legitimasjonen din trygg og ute av konfigurasjonsfiler.
Ingen eksplisitte prompt-maler eller ekstra verktøy er dokumentert. Hovedfokuset er å muliggjøre programmatisk samhandling med Terraform Registry for automatisering og analyse.
Ja, Terraform MCP Server er utgitt under MPL-2.0-lisensen.
Lås opp avansert Terraform Registry-integrasjon med FlowHunt sin Terraform MCP Server for sømløs provider- og modulhåndtering i dine IaC-arbeidsflyter.
Teradata MCP-serveren integrerer AI-assistenter med Teradata-databaser, og muliggjør avansert analyse, sømløs SQL-spørringsutførelse og sanntids-forretningsinte...
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...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...