Terraform Cloud MCP-server

Vad gör “Terraform Cloud” MCP-servern?

Terraform Cloud MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som integrerar AI-assistenter med Terraform Cloud API och möjliggör för utvecklare att hantera sin infrastruktur genom naturliga konversationer. Byggd med Python och Pydantic-modeller är servern kompatibel med alla MCP-stödda plattformar, inklusive Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor och Copilot Studio. Genom att exponera Terraform Clouds funktioner som MCP-verktyg kan AI-assistenter utföra åtgärder som att hämta kontodetaljer, hantera arbetsytor och projekt samt automatisera infrastrukturuppgifter. Denna integration effektiviserar infrastructure-as-code-arbetsflöden och gör det enklare för utvecklare att interagera med sina molnmiljöer både programmatiskt och konversationellt.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i repositoriet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i tillgänglig dokumentation.

Lista över verktyg

• Kontohantering: Möjliggör hämtning av kontodetaljer för autentiserade användare eller servicekonton.
• Arbetsytshantering: Möjliggör att skapa, läsa, uppdatera, ta bort och låsa/låsa upp Terraform Cloud-arbetsytor.
• Projekthantering: Stöd för att skapa, lista, uppdatera och ta bort projekt; hantera projekttagg-bindningar och flytta arbetsytor mellan projekt.

Användningsområden för denna MCP-server

• Kontroll av kontoinformation: Hämta och övervaka detaljer för aktuella Terraform Cloud-användare eller servicekonton för att underlätta åtkomstgranskning och behörighetsstyrning.
• Livscykelhantering av arbetsytor: Skapa, läsa, uppdatera och ta bort arbetsytor, vilket gör att team kan automatisera uppsättning och nedmontering av miljöer direkt via konversationsgränssnitt.
• Låsa/låsa upp arbetsytor: Lås eller lås upp arbetsytor för att förhindra samtidiga ändringar eller möjliggöra underhåll, vilket ökar den operativa säkerheten.
• Projektorganisation: Skapa, uppdatera och ta bort projekt eller flytta arbetsytor mellan projekt för att upprätthålla tydliga organisationsgränser i Terraform Cloud.
• Hantering av projekttaggar: Hantera projekttagg-bindningar för att stödja taggningsstrategier för kostnadsfördelning, efterlevnad eller arbetsflödesautomatisering.

Hur du sätter upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Python 3.12+ är installerat och att Terraform Cloud MCP-servern är tillgänglig.

2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.

3. Lägg till Terraform Cloud MCP-servern i ditt mcpServers-objekt:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.

5. Verifiera att servern är ansluten och upptäckbar.

Säkra API-nycklar
Använd miljövariabler för att ange känsliga värden. Exempel:

{
  "env": {
    "TERRAFORM_CLOUD_TOKEN": "your-api-token"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Säkerställ att Python 3.12+ finns tillgängligt.

2. Ladda ner eller klona Terraform Cloud MCP-repositoriet.

3. I din Claude-konfiguration (se CLAUDE.md), lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Ange din API-token med en miljövariabel som ovan.

5. Starta om Claude och verifiera att MCP-servern listas.

Cursor

1. Installera Python 3.12+ och klona repositoriet.

2. Öppna Cursors konfigurationsinställningar.

3. Lägg till MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Använd miljövariabler för säker lagring av API-nycklar.

5. Spara och starta om Cursor, testa sedan integrationen.

Cline

1. Ladda ner Terraform Cloud MCP-servern och säkerställ att Python 3.12+ är installerat.

2. Redigera Clines konfigurationsfil för att inkludera MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "terraform-cloud": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terraform_cloud_mcp"]
       }
     }
   }
   

3. Konfigurera din Terraform Cloud API-token med hjälp av miljövariabler.

4. Starta om Cline och verifiera funktionen.

Obs: Använd alltid miljövariabler för känslig information som API-nycklar.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "terraform-cloud": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “terraform-cloud” till det verkliga namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Stödjer Roots | ⛔ | Inte dokumenterat | | Stödjer Sampling | ⛔ | Inte dokumenterat |

Vår åsikt

Baserat på tillgänglig dokumentation erbjuder Terraform Cloud MCP-servern ett fokuserat urval av verktyg för infrastrukturhantering och tydliga installationsinstruktioner, men saknar detaljerade beskrivningar av resurser, promptmallar eller avancerade MCP-funktioner som Roots och Sampling. Den passar väl för team som vill automatisera Terraform Cloud-arbetsflöden via AI-assistenter, men skulle kunna dra nytta av rikare MCP-integration och dokumentation.

MCP-betyg