Terraform Cloud MCP Server

Wat doet de “Terraform Cloud” MCP Server?

De Terraform Cloud MCP Server is een Model Context Protocol (MCP)-server die AI-assistenten integreert met de Terraform Cloud API, zodat ontwikkelaars hun infrastructuur kunnen beheren via natuurlijke conversatie. Deze server, gebouwd met Python en Pydantic-modellen, is compatibel met elk MCP-ondersteunend platform, waaronder Claude, Claude Code CLI, Claude Desktop, Cursor en Copilot Studio. Door Terraform Cloud-functionaliteiten als MCP-tools beschikbaar te stellen, kunnen AI-assistenten acties uitvoeren zoals het opvragen van accountgegevens, beheren van werkruimtes en projecten, en het automatiseren van infrastructuurtaken. Deze integratie stroomlijnt infrastructure-as-code-workflows, waardoor het voor ontwikkelaars eenvoudiger wordt om op programmatische en conversatiegestuurde wijze met hun cloudomgevingen te werken.

Lijst met prompts

Er worden geen prompt-sjablonen genoemd in de repository.

Lijst met resources

Er worden geen expliciete MCP-resources beschreven in de beschikbare documentatie.

Lijst met tools

• Accountbeheer: Mogelijkheid om accountgegevens op te halen voor geauthenticeerde gebruikers of serviceaccounts.
• Werkruimtebeheer: Mogelijkheid tot aanmaken, lezen, bijwerken, verwijderen en vergrendelen/ontgrendelen van Terraform Cloud-werkruimtes.
• Projectbeheer: Ondersteunt het aanmaken, weergeven, bijwerken en verwijderen van projecten; beheren van project-tagbindingen; en werkruimtes verplaatsen tussen projecten.

Use cases van deze MCP Server

• Accountoverzicht: Haal details op en monitor de huidige Terraform Cloud-gebruiker of serviceaccount, wat helpt bij toegangscontrole en rechtenbeheer.
• Levenscyclusbeheer van werkruimtes: Werkruimtes aanmaken, lezen, bijwerken en verwijderen, zodat teams omgevingen direct via conversatie-interfaces kunnen opzetten of afbreken.
• Werkruimtes vergrendelen/ontgrendelen: Werkruimtes vergrendelen of ontgrendelen om gelijktijdige wijzigingen te voorkomen of onderhoud mogelijk te maken, wat de operationele veiligheid verhoogt.
• Projectorganisatie: Projecten aanmaken, bijwerken en verwijderen of werkruimtes tussen projecten verplaatsen, om duidelijke organisatorische grenzen binnen Terraform Cloud te behouden.
• Projecttagbeheer: Beheer van project-tagbindingen ter ondersteuning van taggingstrategieën voor kostenallocatie, compliance of workflowautomatisering.

Hoe stel je het in?

Windsurf

1. Zorg dat Python 3.12+ is geïnstalleerd en de Terraform Cloud MCP-server toegankelijk is.

2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op.

3. Voeg de Terraform Cloud MCP-server toe aan je mcpServers object:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.

5. Controleer of de server verbonden en vindbaar is.

API-sleutels beveiligen
Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige waarden in te stellen. Bijvoorbeeld:

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

Claude

1. Zorg dat Python 3.12+ beschikbaar is.

2. Download of kloon de Terraform Cloud MCP-repository.

3. Voeg in je Claude-configuratie (zie CLAUDE.md) toe:

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

4. Stel je API-token in via een omgevingsvariabele zoals hierboven.

5. Herstart Claude en controleer of de MCP-server wordt weergegeven.

Cursor

1. Installeer Python 3.12+ en kloon de repository.

2. Open de configuratie-instellingen van Cursor.

3. Voeg de MCP-server toe:

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

4. Gebruik omgevingsvariabelen voor veilige opslag van API-sleutels.

5. Sla op en herstart Cursor, en test daarna de integratie.

Cline

1. Download de Terraform Cloud MCP-server en zorg dat Python 3.12+ is geïnstalleerd.

2. Bewerk het configuratiebestand van Cline om de MCP-server toe te voegen:

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

3. Stel je Terraform Cloud API-token in via omgevingsvariabelen.

4. Herstart Cline en controleer de werking.

Let op: Gebruik altijd omgevingsvariabelen voor gevoelige informatie zoals API-sleutels.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de system-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “terraform-cloud” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door de URL van je eigen MCP-server.

Overzicht

| Ondersteunt Roots | ⛔ | Niet gedocumenteerd | | Ondersteunt Sampling | ⛔ | Niet gedocumenteerd |

Onze mening

Op basis van de beschikbare documentatie biedt de Terraform Cloud MCP Server een gerichte set van infrastructuurbeheer-tools en duidelijke installatie-instructies, maar ontbreken gedetailleerde beschrijvingen van resources, prompt-sjablonen of geavanceerde MCP-functies zoals Roots en Sampling. Het is zeer geschikt voor teams die Terraform Cloud-workflows via AI-assistenten willen automatiseren, maar zou kunnen profiteren van rijkere MCP-integratie en documentatie.

MCP-score