
Integrácia Terraform MCP Server
Terraform MCP Server prepája FlowHunt a AI agentov s Terraform Registry, čím umožňuje automatizované vyhľadávanie, extrakciu a analýzu Terraform poskytovateľov,...
Terraform Cloud MCP Server sprístupňuje funkcionality Terraform Cloud ako nástroje prístupné AI, čo umožňuje bezproblémovú správu infraštruktúry cez konverzačné rozhrania.
Terraform Cloud MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), ktorý integruje AI asistentov s Terraform Cloud API a umožňuje vývojárom spravovať infraštruktúru prostredníctvom prirodzenej konverzácie. Tento server, postavený na Pythone a Pydantic modeloch, je kompatibilný s akoukoľvek platformou podporujúcou MCP vrátane Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor a Copilot Studio. Sprístupnením funkcionalít Terraform Cloud ako MCP nástrojov umožňuje AI asistentom vykonávať akcie ako dotazovanie detailov účtu, správa workspace a projektov či automatizácia infraštruktúrnych úloh. Táto integrácia zefektívňuje workflow infraštruktúry ako kódu a vývojárom uľahčuje programovú aj konverzačnú interakciu s cloudovým prostredím.
V repozitári nie sú spomenuté žiadne šablóny promptov.
V dostupnej dokumentácii nie sú opísané žiadne explicitné MCP zdroje.
Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.12+ a že je Terraform Cloud MCP server dostupný.
Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf.
Pridajte Terraform Cloud MCP server do objektu mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"terraform-cloud": {
"command": "python",
"args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
}
}
}
Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
Overte, že je server pripojený a vyhľadateľný.
Zabezpečenie API kľúčov
Na nastavenie citlivých hodnôt použite environmentálne premenné. Príklad:
{
"env": {
"TERRAFORM_CLOUD_TOKEN": "your-api-token"
},
"inputs": {}
}
Uistite sa, že je k dispozícii Python 3.12+.
Stiahnite alebo naklonujte repozitár Terraform Cloud MCP.
Vo svojej konfigurácii Claude (pozri CLAUDE.md
) pridajte:
{
"mcpServers": {
"terraform-cloud": {
"command": "python",
"args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
}
}
}
Nastavte svoj API token pomocou environmentálnej premennej podľa vyššie uvedeného postupu.
Reštartujte Claude a overte, že sa MCP server zobrazuje.
Nainštalujte Python 3.12+ a naklonujte repozitár.
Otvorte nastavenia konfigurácie aplikácie Cursor.
Pridajte MCP server:
{
"mcpServers": {
"terraform-cloud": {
"command": "python",
"args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
}
}
}
Použite environmentálne premenné na bezpečné uloženie API kľúča.
Uložte a reštartujte Cursor, potom otestujte integráciu.
Stiahnite Terraform Cloud MCP server a uistite sa, že je nainštalovaný Python 3.12+.
Upravte konfiguračný súbor Cline tak, aby zahŕňal MCP server:
{
"mcpServers": {
"terraform-cloud": {
"command": "python",
"args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
}
}
}
Nakonfigurujte svoj Terraform Cloud API token pomocou environmentálnych premenných.
Reštartujte Cline a overte fungovanie.
Poznámka: Citlivé údaje ako API kľúče vždy ukladajte do environmentálnych premenných.
Použitie MCP vo FlowHunt
Ak chcete integrovať MCP servery do svojho workflow vo FlowHunt, začnite pridaním MCP komponentu do svojho flow a prepojte ho so svojím AI agentom:
Kliknite na MCP komponent, aby ste otvorili panel konfigurácie. V systémovej konfigurácii MCP vložte údaje o MCP serveri v tomto JSON formáte:
{
"terraform-cloud": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “terraform-cloud” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú adresu MCP servera.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | |
Zoznam promptov | ⛔ | Neboli nájdené |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Neboli nájdené |
Zoznam nástrojov | ✅ | Správa účtov, workspace a projektov |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Používajte environmentálne premenné (z README a env.example) |
Podpora sampling (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Nie je spomenuté |
| Podpora Roots | ⛔ | Nie je zdokumentované | | Podpora Sampling | ⛔ | Nie je zdokumentované |
Na základe dostupnej dokumentácie poskytuje Terraform Cloud MCP Server zameranú sadu nástrojov na správu infraštruktúry a jasné inštrukcie na nastavenie, ale chýbajú mu detailné popisy zdrojov, šablóny promptov alebo pokročilé MCP vlastnosti ako Roots a Sampling. Je vhodný pre tímy, ktoré chcú automatizovať workflow Terraform Cloud cez AI asistentov, no mohol by ťažiť z bohatšej MCP integrácie a dokumentácie.
Má LICENCIU | ✅ (MIT) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forkov | 3 |
Počet Hviezdičiek | 11 |
Terraform Cloud MCP Server je server protokolu Model Context, ktorý umožňuje AI asistentom komunikovať s Terraform Cloud API. Umožňuje vývojárom spravovať infraštruktúru (ako účty, workspaces a projekty) prirodzeným jazykom, automatizovať úlohy a zefektívniť DevOps workflow.
Sprístupňuje nástroje na správu účtov, správu životného cyklu workspace (vytváranie, čítanie, aktualizácia, mazanie, zamykanie/odomknutie), organizáciu projektov (vytváranie, aktualizácia, mazanie, presúvanie workspace) a správu tagov projektov.
Citlivé údaje ako API tokeny vždy ukladajte do environmentálnych premenných, nikdy nie priamo do konfiguračných súborov. Napríklad nastavte `TERRAFORM_CLOUD_TOKEN` ako environmentálnu premennú a odkazujte na ňu vo vašej konfigurácii nástroja.
Server môže využívať akákoľvek platforma podporujúca MCP, vrátane Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor, Copilot Studio, Windsurf a Cline.
V dokumentácii nie sú opísané žiadne šablóny promptov ani explicitné MCP zdroje. Server sa zameriava na sprístupnenie akčných nástrojov Terraform Cloud na správu infraštruktúry.
Bežné prípady použitia zahŕňajú automatizáciu vytvárania alebo rušenia workspace, správu prístupu a tagov projektov, zamykanie prostredí počas údržby a umožnenie konverzačnej kontroly nad workflow infraštruktúry ako kódu cez AI.
Umožnite svojmu tímu spravovať cloudovú infraštruktúru konverzačne. Integrujte Terraform Cloud MCP Server s FlowHunt a automatizujte svoje workflow už dnes.
Terraform MCP Server prepája FlowHunt a AI agentov s Terraform Registry, čím umožňuje automatizované vyhľadávanie, extrakciu a analýzu Terraform poskytovateľov,...
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov a Kubernetes/OpenShift clustre, čím umožňuje programovateľnú správu zdrojov, operácie s podmi a DevOps automatizáciu...
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov s Kubernetes klastrami, umožňuje AI-riadenú automatizáciu, správu zdrojov a DevOps workflow pomocou štandardizovanýc...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.