
Terraform Cloud MCP-server
Integrera AI-assistenter med Terraform Cloud API genom Terraform Cloud MCP-servern. Hantera infrastruktur via naturligt språk, automatisera arbetsytor och proje...
Koppla enkelt FlowHunt till Terraform Registry för automatiserad upptäckt av providers och moduler, metadataextraktion och snabbare infrastrukturarbetsflöden.
Terraform MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server utvecklad av HashiCorp som erbjuder sömlös integrering med Terraform Registry API:er. Den är utformad för att möjliggöra avancerad automation och interaktionsmöjligheter för Infrastructure as Code (IaC)-utveckling. Genom att koppla AI-assistenter och utvecklingsverktyg till externa datakällor som Terraform Registry ger servern användare möjlighet att automatisera upptäckt av Terraform providers och moduler, extrahera och analysera registerdata samt få detaljerad information om provider-resurser och datakällor. Denna integrering effektiviserar uppgifter som att utforska, förstå och hantera Terraform-moduler, vilket ökar produktiviteten för DevOps-ingenjörer och team inom molninfrastruktur.
Inga promptmallar nämns uttryckligen i repot.
Inga specifika resurser listas eller beskrivs i repot.
Ingen uttrycklig lista över verktyg tillhandahålls i den tillgängliga dokumentationen eller kodöversikten.
Automatiserad upptäckt av Terraform providers och moduler
Hitta och integrera nya providers och moduler från Terraform Registry direkt, vilket minskar manuellt sök- och urvalsarbete vid IaC-utveckling.
Extrahera och analysera data från Terraform Registry
Hämta och analysera aktuell information om providers, moduler och deras versioner programmatiskt för att säkerställa bästa praxis och efterlevnad.
Få detaljerad information om provider-resurser och datakällor
Få tillgång till omfattande dokumentation och metadata för alla resurser och datakällor som exponeras av providers, vilket förbättrar kodens noggrannhet och underhållbarhet.
Utforska och förstå Terraform-moduler
Underlätta utforskning av modulstrukturer, inputs, outputs och beroenden så att användare kan välja och använda rätt moduler för sina 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"
]
}
}
}
Om servern eller registret kräver API-nycklar, använd miljövariabler för säker lagring. Exempel:
{
"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}"
}
}
}
}
Använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:
{
"terraform": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “terraform” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Översikt och användningsfall finns |
Lista över prompts | ⛔ | Inga promptmallar dokumenterade |
Lista över resurser | ⛔ | Inga uttryckliga resurser listade |
Lista över verktyg | ⛔ | Ingen uttrycklig lista, endast generell funktionalitet |
Säkra API-nycklar | ✅ | Exempel ges i installationsavsnittet |
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ingen information |
Baserat på tillgänglig dokumentation ger Terraform MCP Server en stark översikt och praktisk vägledning för installation, men saknar detaljerad information om prompts, resurser och verktyg i den publika dokumentationen. API-nycklars säkerhet behandlas. Sammantaget får denna MCP-server ett medelbra betyg för fullständighet och användbarhet i ett generellt IaC-sammanhang.
Har en LICENS | ✅ (MPL-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal Forks | 33 |
Antal Stars | 611 |
Terraform MCP Server är en Model Context Protocol-server från HashiCorp som integreras med Terraform Registry API:er och gör det möjligt för FlowHunt och AI-agenter att automatisera upptäckt av providers och moduler, metadataextraktion och analys av infrastrukturdata för DevOps- och IaC-arbetsflöden.
Du kan automatisera upptäckt och integrering av Terraform providers och moduler, extrahera resursdata, analysera modulstrukturer och få tillgång till aktuell registry-information för att effektivisera Infrastructure as Code-utveckling.
Lagra känsliga API-nycklar som miljövariabler i din MCP-serverkonfiguration. Referera till dessa med syntaxen ${env.TERRAFORM_API_KEY} för att hålla dina uppgifter säkra och utanför konfigurationsfiler.
Nej, inga uttryckliga promptmallar eller extra verktyg är dokumenterade. Huvudfokus är att möjliggöra programmatisk interaktion med Terraform Registry för automation och analys.
Ja, Terraform MCP Server släpps under MPL-2.0-licensen.
Lås upp avancerad Terraform Registry-integrering med FlowHunt’s Terraform MCP Server för smidig hantering av providers och moduler i dina IaC-arbetsflöden.
Integrera AI-assistenter med Terraform Cloud API genom Terraform Cloud MCP-servern. Hantera infrastruktur via naturligt språk, automatisera arbetsytor och proje...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...