
Terraform Cloud MCP Server
Integrujte AI asistentov s Terraform Cloud API pomocou Terraform Cloud MCP Servera. Spravujte infraštruktúru prirodzeným jazykom, automatizujte úlohy workspace ...
Bezproblémovo prepojte FlowHunt s Terraform Registry pre automatizované vyhľadávanie poskytovateľov a modulov, extrakciu metadát a zrýchlenie infraštruktúrnych workflowov.
Terraform MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) vyvinutý spoločnosťou HashiCorp, ktorý poskytuje bezproblémovú integráciu s API Terraform Registry. Je navrhnutý tak, aby umožnil pokročilú automatizáciu a interakciu pre vývoj Infrastructure as Code (IaC). Prepojením AI asistentov a vývojárskych nástrojov s externými dátovými zdrojmi, ako je Terraform Registry, server umožňuje používateľom automatizovať vyhľadávanie Terraform poskytovateľov a modulov, extrahovať a analyzovať dáta z registry a získavať detailné informácie o poskytovaných zdrojoch a dátových zdrojoch. Táto integrácia zjednodušuje úlohy ako prieskum, pochopenie a správa Terraform modulov, čím zvyšuje produktivitu DevOps inžinierov a cloudových infraštruktúrnych tímov.
V repozitári nie sú výslovne uvedené žiadne šablóny promptov.
V repozitári nie sú uvedené ani popísané žiadne konkrétne zdroje.
V dostupnej dokumentácii ani prehľade kódu nie je explicitne uvedený žiadny zoznam nástrojov.
Automatizácia vyhľadávania Terraform poskytovateľov a modulov
Okamžité vyhľadanie a integrácia nových poskytovateľov a modulov z Terraform Registry, čo znižuje manuálnu záťaž pri hľadaní pre IaC vývoj.
Extrakcia a analýza dát z Terraform Registry
Programovateľné získavanie a analýza aktuálnych informácií o poskytovateľoch, moduloch a ich verziách pre dodržiavanie najlepších postupov a compliance.
Získavanie detailných informácií o zdrojoch a dátových zdrojoch poskytovateľov
Prístup k podrobným dokumentáciám a metadátam pre všetky zdroje a dátové zdroje vystavené poskytovateľmi, čo zlepšuje presnosť a udržateľnosť kódu.
Prieskum a pochopenie Terraform modulov
Zjednodušenie prieskumu štruktúr modulov, vstupov, výstupov a závislostí, aby používatelia mohli vybrať a správne použiť moduly pre svoju infraštruktúru.
{
"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"
]
}
}
}
Ak server alebo registry vyžaduje API kľúče, použite na bezpečné uloženie premenné prostredia. Príklad:
{
"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}"
}
}
}
}
Použitie MCP vo FlowHunt
Pre integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a jeho prepojením s AI agentom:
Kliknite na komponent MCP pre otvorenie konfiguračného panela. V systémovej MCP konfigurácii zadajte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:
{
"terraform": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní bude môcť AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “terraform” na skutočný názov vášho MCP servera a nahradiť URL adresou vášho MCP servera.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Prehľad a príklady použitia sú uvedené |
Zoznam promptov | ⛔ | Nie sú dokumentované žiadne šablóny promptov |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Explicitne nie sú uvedené žiadne zdroje |
Zoznam nástrojov | ⛔ | Nie je explicitný zoznam, len všeobecná funkcia |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Príklad uvedený v sekcii nastavenia |
Sampling Support (menej dôležité v hodnotení) | ⛔ | Nie je uvedené |
Na základe dostupnej dokumentácie poskytuje Terraform MCP Server silný prehľad a praktické pokyny na nastavenie, no v zverejnenej dokumentácii chýbajú detailnejšie informácie o promptoch, zdrojoch a nástrojoch. Bezpečnosť API kľúčov je riešená. Celkovo tento MCP server dosahuje priemerné skóre za úplnosť a užitočnosť v bežnom IaC kontexte.
Má LICENCIU | ✅ (MPL-2.0) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet fork-ov | 33 |
Počet hviezd | 611 |
Terraform MCP Server je server Model Context Protocol od spoločnosti HashiCorp, ktorý sa integruje s API Terraform Registry a umožňuje FlowHunt a AI agentom automatizovať vyhľadávanie poskytovateľov a modulov, extrakciu metadát a analýzu infraštruktúrnych dát pre DevOps a IaC workflowy.
Môžete automatizovať vyhľadávanie a integráciu Terraform poskytovateľov a modulov, získavať údaje o zdrojoch, analyzovať štruktúru modulov a pristupovať k aktuálnym informáciám z registry pre zrýchlenie vývoja Infrastructure as Code.
Citlivé API kľúče ukladajte ako premenné prostredia v konfigurácii MCP servera. Odkazujte na ne cez syntax ako ${env.TERRAFORM_API_KEY}, aby ste zaistili bezpečnosť a neukladali ich priamo do konfiguračných súborov.
Nie sú zdokumentované žiadne explicitné šablóny promptov ani ďalšie nástroje. Hlavným cieľom je umožniť programovateľnú interakciu s Terraform Registry na účely automatizácie a analýzy.
Áno, Terraform MCP Server je vydaný pod licenciou MPL-2.0.
Odomknite pokročilú integráciu s Terraform Registry pomocou Terraform MCP Servera od FlowHunt pre jednoduchú správu poskytovateľov a modulov vo vašich IaC workflowoch.
Integrujte AI asistentov s Terraform Cloud API pomocou Terraform Cloud MCP Servera. Spravujte infraštruktúru prirodzeným jazykom, automatizujte úlohy workspace ...
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov a Kubernetes/OpenShift clustre, čím umožňuje programovateľnú správu zdrojov, operácie s podmi a DevOps automatizáciu...
Server Model Context Protocolu (MCP) prepája AI asistentov s externými zdrojmi dát, API a službami, čím umožňuje jednoduchú integráciu komplexných pracovných po...