Terraform Cloud MCP Server

Čo robí “Terraform Cloud” MCP Server?

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.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú spomenuté žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii nie sú opísané žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• Správa účtov: Umožňuje získavať detaily účtu pre autentifikovaných používateľov alebo servisné účty.
• Správa workspace: Umožňuje vytvárať, čítať, aktualizovať, mazať a zamykať/odomknúť Terraform Cloud workspace.
• Správa projektov: Podporuje vytváranie, zoznam, aktualizáciu a mazanie projektov; správu naviazaní tagov na projekty; a presúvanie workspace medzi projektmi.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Prehľad účtu: Získavajte a sledujte detaily aktuálneho Terraform Cloud používateľa alebo servisného účtu, čo pomáha pri audite prístupu a správe oprávnení.
• Správa životného cyklu workspace: Vytvárajte, čítajte, aktualizujte a mažte workspace, čo tímom umožňuje automatizovať vytváranie a rušenie prostredí priamo cez konverzačné rozhranie.
• Zamykanie/odomknutie workspace: Zamknite alebo odomknite workspace, aby ste zabránili súbežným zmenám alebo umožnili údržbu, čím zvýšite prevádzkovú bezpečnosť.
• Organizácia projektov: Vytvárajte, aktualizujte a mažte projekty alebo presúvajte workspace medzi projektmi, čo pomáha udržiavať jasné organizačné hranice v Terraform Cloud.
• Správa tagov projektov: Spravujte naviazania tagov projektov a podporujte stratégie tagovania pre alokáciu nákladov, compliance alebo automatizáciu workflow.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.12+ a že je Terraform Cloud MCP server dostupný.

2. Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf.

3. Pridajte Terraform Cloud MCP server do objektu mcpServers:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.

5. 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": {}
}

Claude

1. Uistite sa, že je k dispozícii Python 3.12+.

2. Stiahnite alebo naklonujte repozitár Terraform Cloud MCP.

3. Vo svojej konfigurácii Claude (pozri CLAUDE.md) pridajte:

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

4. Nastavte svoj API token pomocou environmentálnej premennej podľa vyššie uvedeného postupu.

5. Reštartujte Claude a overte, že sa MCP server zobrazuje.

Cursor

1. Nainštalujte Python 3.12+ a naklonujte repozitár.

2. Otvorte nastavenia konfigurácie aplikácie Cursor.

3. Pridajte MCP server:

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

4. Použite environmentálne premenné na bezpečné uloženie API kľúča.

5. Uložte a reštartujte Cursor, potom otestujte integráciu.

Cline

1. Stiahnite Terraform Cloud MCP server a uistite sa, že je nainštalovaný Python 3.12+.

2. Upravte konfiguračný súbor Cline tak, aby zahŕňal MCP server:

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

3. Nakonfigurujte svoj Terraform Cloud API token pomocou environmentálnych premenných.

4. Reštartujte Cline a overte fungovanie.

Poznámka: Citlivé údaje ako API kľúče vždy ukladajte do environmentálnych premenných.

Ako používať tento MCP vo flow

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.

Prehľad

| Podpora Roots | ⛔ | Nie je zdokumentované | | Podpora Sampling | ⛔ | Nie je zdokumentované |

Náš názor

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.

MCP skóre