Terraform Cloud MCP Sunucusu

“Terraform Cloud” MCP Sunucusu ne yapar?

Terraform Cloud MCP Sunucusu, geliştiricilerin altyapılarını doğal konuşma yoluyla yönetmesini sağlayan Terraform Cloud API ile yapay zeka asistanlarını entegre eden bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Python ve Pydantic modelleriyle inşa edilen bu sunucu, Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor ve Copilot Studio dahil tüm MCP destekli platformlarla uyumludur. Terraform Cloud işlevlerini MCP araçları olarak sunarak, yapay zeka asistanlarının hesap bilgilerini sorgulama, çalışma alanları ve projeleri yönetme ve altyapı görevlerini otomatikleştirme gibi işlemler gerçekleştirmesini sağlar. Bu entegrasyon, altyapı-kod iş akışlarını kolaylaştırır ve geliştiricilerin bulut ortamlarıyla programatik ve konuşma tabanlı etkileşim kurmasını kolaylaştırır.

İstem Şablonları Listesi

Depoda istem şablonları belirtilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

Mevcut belgelerde açık MCP kaynakları açıklanmamıştır.

Araçlar Listesi

• Hesap Yönetimi: Kimliği doğrulanmış kullanıcılar veya servis hesapları için hesap detaylarının alınmasını sağlar.
• Çalışma Alanı Yönetimi: Terraform Cloud çalışma alanlarının oluşturulmasını, okunmasını, güncellenmesini, silinmesini ve kilitlenip/kilit açılmasını sağlar.
• Proje Yönetimi: Proje oluşturma, listeleme, güncelleme ve silme; proje etiket ilişkilendirmelerini yönetme ve çalışma alanlarını projeler arasında taşıma işlemlerini destekler.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Hesap Genel Bakış: Mevcut Terraform Cloud kullanıcısı veya servis hesabı için detayları alın ve izleyin; erişim denetimi ve izin yönetimine yardımcı olur.
• Çalışma Alanı Yaşam Döngüsü Yönetimi: Çalışma alanı oluşturma, okuma, güncelleme ve silme; ekiplerin konuşma arayüzleriyle ortam kurulumunu ve kaldırmasını otomatikleştirmesine imkân tanır.
• Çalışma Alanı Kilitleme/Kilidini Açma: Eşzamanlı değişiklikleri önlemek veya bakım için çalışma alanlarını kilitleyin ya da kilidini açın; operasyonel güvenliği artırır.
• Proje Organizasyonu: Proje oluşturma, güncelleme ve silme veya çalışma alanlarını projeler arasında taşıma; Terraform Cloud içinde net organizasyonel sınırlar sağlamaya yardımcı olur.
• Proje Etiket Yönetimi: Maliyet tahsisi, uyumluluk veya iş akışı otomasyonu için etiketleme stratejilerini desteklemek üzere proje etiket ilişkilendirmelerini yönetin.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Python 3.12+ kurulu olduğundan ve Terraform Cloud MCP sunucusunun erişilebilir olduğundan emin olun.

2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.

3. Terraform Cloud MCP sunucusunu mcpServers nesnesine ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

5. Sunucunun bağlı ve keşfedilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma
Hassas değerleri ayarlamak için ortam değişkenlerini kullanın. Örnek:

{
  "env": {
    "TERRAFORM_CLOUD_TOKEN": "api-anahtarınız"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Python 3.12+ mevcut olduğundan emin olun.

2. Terraform Cloud MCP deposunu indirin veya klonlayın.

3. Claude yapılandırmanızda (bkz. CLAUDE.md) şunları ekleyin:

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

4. Yukarıda belirtildiği gibi API anahtarınızı bir ortam değişkeniyle ayarlayın.

5. Claude’u yeniden başlatın ve MCP sunucusunun listelendiğini doğrulayın.

Cursor

1. Python 3.12+ kurun ve depoyu klonlayın.

2. Cursor yapılandırma ayarlarını açın.

3. MCP sunucusunu ekleyin:

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

4. Güvenli API anahtar saklaması için ortam değişkenlerini kullanın.

5. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatıp entegrasyonu test edin.

Cline

1. Terraform Cloud MCP sunucusunu indirin ve Python 3.12+ kurulu olduğundan emin olun.

2. Cline yapılandırma dosyanızı MCP sunucusunu içerecek şekilde düzenleyin:

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

3. Terraform Cloud API anahtarınızı ortam değişkenleriyle yapılandırın.

4. Cline’ı yeniden başlatın ve çalıştığını doğrulayın.

Not: API anahtarı gibi hassas bilgiler için daima ortam değişkenlerini kullanın.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip bunu yapay zeka ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zeka ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve kabiliyetleriyle bir araç olarak kullanabilir. “terraform-cloud” ifadesini MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

| Root Desteği | ⛔ | Belgelenmemiş | | Örnekleme Desteği | ⛔ | Belgelenmemiş |

Bizim görüşümüz

Mevcut belgelere göre, Terraform Cloud MCP Sunucusu odaklanmış altyapı yönetim araçları ve net kurulum talimatları sunar, ancak kaynaklar, istem şablonları veya Roots ve Örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri hakkında ayrıntılı açıklamalara sahip değildir. Yapay zeka asistanları aracılığıyla Terraform Cloud iş akışlarını otomatikleştirmek isteyen ekipler için uygundur, ancak daha zengin MCP entegrasyonu ve dokümantasyonundan faydalanabilir.

MCP Puanı