TerraVision

TerraVision

Claude、ChatGPT、または Terraform での説明から、AWS、Azure、GCP 公式スタイルのプロフェッショナルなクラウドアーキテクチャ図を作成

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TerraVision は、AWS、Azure、Google Cloud 向けの無料オープンソースのクラウドアーキテクチャ図ジェネレーターです。双方向に利用できます。設計からコードへ（AI アシスタントに説明し、図を作成してから Terraform を生成）と、コードから図へ（Terraform がデプロイする内容を図にする）に対応しています。

AI アシスタントに平易な言葉でクラウドアーキテクチャ図を依頼すると、クラウドアーキテクトが描くような図を作成できます。AWS、Azure、GCP の公式アイコンを使い、すべてのリソースを VPC、サブネット、ゾーン、またはリソースグループ内に配置します。説明からでも、Terraform コードからでも、またはその逆に、図から Terraform を生成することもできます。TerraVision はお使いのコンピューター上で動作し、クラウドへのアクセスは必要ありません。

本番環境へのアクセスなしで、本番環境を描画。

TerraVision はコードだけをもとに、Terraform がデプロイする予定のものを描画します。インフラストラクチャはまだ存在していなくてもよく、デプロイ先のアカウントへのアクセスも必要ありません。稼働中のクラウドスキャナーでは実現できません。仕組みを見る →

90 秒の紹介動画を見る

ギャラリー

各クラウドで同じ3層構成を紹介し、さらに各クラウドの代表的な例も掲載しています。すべての例にプロンプトとソースファイルが付属しています：ギャラリー全体を見る →

AWSの3層ウェブアプリ	Azureの3層ウェブアプリ	Google Cloudの3層ウェブアプリ
AWSのKarpenterを使用したEKS	Azureのハブアンドスポーク型ランディングゾーン	Google CloudのPrivate Service Connectを使用したGKE

ギャラリーにはさらに次の例があります：AWSのサーバーレスイベント駆動型 · AWSのデータレイク · AWSのマルチリージョンフェイルオーバー · AWSのマルチアカウントネットワーク · Azure AKS · Google Cloudのデータパイプライン

ClaudeまたはChatGPTで始める

TerraVisionはClaude Desktopでは拡張機能として、ChatGPT desktop appではプラグインとしてインストールでき、図はチャット内に直接表示されます。Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot、Cursor、その他あらゆるMCPクライアントでも動作します。

1. 前提条件をインストールする（一度だけ）

TerraVision では、図を描画するための Graphviz と Git が必要です。uv は、Claude Code、Codex、Antigravity CLI、その他の MCP クライアントで TerraVision を実行します。Claude Desktop は Windows と macOS では独自のものを同梱しているため、そこでのインストールは不要です。Terraform コードから図を描画する場合に限り、Terraform が必要です。

brew install graphviz git
brew install uv                        # not needed for Claude Desktop
brew install hashicorp/tap/terraform   # optional: to draw from Terraform code

winget install --id Graphviz.Graphviz -e
winget install --id Git.Git -e
winget install --id astral-sh.uv -e    # not needed for Claude Desktop
winget install --id Hashicorp.Terraform -e   # optional: to draw from Terraform code

sudo apt install graphviz git
# Ubuntu 26.04 and later only (also Debian 14 "forky"/testing).
# Skip on older releases such as Ubuntu 24.04: graphviz already includes it.
sudo apt install libgvplugin-neato-layout8

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh   # Claude Desktop on Linux needs uv pre-installed

# optionally install terraform, to draw from Terraform code: HashiCorp's apt repository
wget -O- https://apt.releases.hashicorp.com/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg] https://apt.releases.hashicorp.com $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/hashicorp.list
sudo apt update && sudo apt install terraform

管理者権限がない場合、またはパッケージマネージャーがない場合は、各ツールをホームフォルダーに展開して PATH に追加できます：インストールガイド。

2. アシスタントを接続する

Claude Desktop： 最新リリースから terravision-<version>.mcpb をダウンロードして開きます（または Settings → Extensions にドラッグします）。図はチャット内に直接表示され、画像を開く、draw.io で編集する、保存先フォルダーを表示する、ソースを確認するといった操作をボタンから行えます。

Claude Code（ターミナル、VS Code、または JetBrains）：

claude plugin marketplace add patrickchugh/terravision
claude plugin install terravision-cloud-diagrams@terravision

その後、新しい Claude Code セッションを開始します。図はプロジェクト内の diagrams フォルダーに保存されます。初回起動時に /mcp で TerraVision の接続失敗が表示される場合（インストールに Claude Code の待機時間以上かかることがあります）は、Reconnect を選択するか、uvx --from "terravision[mcp]" terravision --version で事前にインストールしてください。

ChatGPT デスクトップアプリと OpenAI Codex CLI： デスクトップアプリで Settings を開き、マーケットプレイス https://github.com/patrickchugh/terravision を追加してから、terravision-cloud-diagrams を選択します。CLI の場合：

codex plugin marketplace add https://github.com/patrickchugh/terravision
codex plugin add terravision-cloud-diagrams@terravision

Google Antigravity CLI（agy）：

agy mcp add terravision -- uvx --from "terravision[mcp]" terravision mcp --output-dir /path/for/diagrams

GitHub Copilot を搭載した VS Code、Cursor、その他の MCP クライアント： uvx --from "terravision[mcp]" terravision mcp --output-dir <folder for diagrams> を実行する MCP サーバーを追加します。各クライアントの設定と、スキルのみをインストールする npx skills add patrickchugh/terravision の手順は、セットアップガイドをご覧ください。

3. 図（またはコード）を依頼する

最初の図は、TerraVision のインストール中に少し時間がかかります。不足しているものがあれば、アシスタントがインストールするものを案内します。いつでも確認するには、「TerraVision は正しくセットアップされていますか？」と尋ねてください。

プロンプト例をさらに掲載した完全なガイドはこちらです：AI アシスタントで TerraVision を使う。

CI/CD で図を最新の状態に保つ

TerraVision GitHub Action に Terraform を指定すると、変更のたびに図が再描画されます：

- uses: hashicorp/setup-terraform@v3
- uses: patrickchugh/terravision-action@v2
  with:
    source: ./infrastructure
    outfile: docs/architecture
    format: both

Terraform の隣に terravision.yml を置くと、すべてのバージョンにタイトル、番号付きフロー、接続ラベルが追加されます。GitLab、Jenkins、Azure DevOps などについては、CI/CD 連携をご覧ください。

TerraVision を選ぶ理由

• ✅ AI アシスタント向けに設計：Claude、ChatGPT、Codex、Copilot、Cursor 用の拡張機能とプラグインを提供し、チャット内に図を表示します（ガイド）
• ✅ 確かな正確性：terraform plan から描画するため、コードが信頼できる唯一の情報源となり、表示される内容がそのままデプロイされます
• ✅ 本番環境へのアクセスなしで本番環境を描画：インフラが実際に存在する必要はなく、デプロイ先のアカウントへのアクセスも不要です。1 つのコードベースで、各環境の変数ファイルから開発、ステージング、本番環境を描画できます（方法）
• ✅ 公式アイコンと規約：AWS、Azure、GCP のアイコンを使用し、すべてのリソースを VPC、サブネット、ゾーン、またはリソースグループ内に配置します
• ✅ JSON グラフ入力：数行の JSON でアーキテクチャを記述でき、独自の DSL を学ぶ必要はありません（グラフ形式）
• ✅ 100% クライアントサイド：ローカルで実行でき、クラウドへのアクセスは不要です。コードがマシンの外に出ることはありません
• ✅ インタラクティブな HTML と編集可能な draw.io 出力、フロー注釈（YAML または Ollama、Bedrock による AI 生成）、Terragrunt のサポート。無料でオープンソース

比較

	TerraVision	手動ツール （draw.io、Lucidchart、Visio）	AI ワークスペース （Eraser）	コードとしての図 （Mermaid、D2、Python Diagrams）	ライブクラウドスキャナー （例：Cloudcraft）
平易な英語の説明から図を作成	✅ すでに使用しているアシスタント（Claude、ChatGPT、Copilot）内で利用できます	組織がサードパーティモデルを承認している場合に限ります	✅
Terraform から図を作成	✅ terraform plan から作成。クライアント側で処理します		貼り付けたファイルを AI が解釈します（コードやシークレットが漏えいする可能性があります）
アクセス権のない環境、またはまだ構築されていない環境の図を作成	✅ コードと変数ファイルだけから作成できます。インフラが存在している必要はなく、デプロイ先のアカウントへのアクセスも不要です。--varfile prod.tfvars で本番環境を、--varfile dev.tfvars で開発環境を描画します	ドキュメントから手作業で作成します	貼り付けたコードから作成します	手作業で記述します	接続可能なアカウントのみ描画します
デザインの Terraform を作成	✅ アシスタントが作成し、AI が記述したコードを再描画して検証します	Lucidchart のベータ版。AWS のみ。有料アドオンです
公式アイコンと VPC、サブネット、ゾーンのグループ化規則	✅ 組み込み済みです	アイコンライブラリを利用できます。適切なグループ化は利用者次第です	アイコンと汎用グループを利用できます
自動的に最新の状態を維持	✅ CI でコードから再描画します		リポジトリと同期します		✅ ライブアカウントに追従します
高度なセキュリティ — クラウドアカウントへのアクセスもコードのアップロードも不要	✅	✅		✅
価格	無料、オープンソース	無料から有料まで	無料プラン、有料プラン	無料、オープンソース	有料
すでに手作業で描いていますか？TerraVision で最初のバージョンを生成し、エクスポートしたファイルを draw.io や Lucidchart で仕上げましょう。詳しい比較はこちら：TerraVision と draw.io、Lucidchart、Eraser、Mermaid などの比較。

対応クラウドプロバイダー

全リスト：ノードタイプ。

コマンドラインから使う

TerraVision はコマンドラインツールとしても利用でき、スクリプトで使う場合や、自分でグラフを書きたい場合に便利です。

インストール

pipx install terravision   # or: uv tool install terravision
                           # or: pip install terravision in a virtual env

Python 3.11 以降（uv がインストールします）、Graphviz、Git も必要です。また、Terraform コードから図を作成する場合は Terraform 1.x（または OpenTofu）も必要ですが、JSON グラフでは不要です。プラットフォーム別の手順、Docker、Nix については、インストールガイドをご覧ください。

JSON から図を作成する（Terraform 不要）

各キーは <terraform_resource_type>.<name>、各値は接続先または包含するものです。形式はこれだけです。

{
  "tv_aws_users.users": ["aws_cloudfront_distribution.cdn"],
  "aws_cloudfront_distribution.cdn": ["aws_s3_bucket.static_site", "aws_alb.api"],
  "aws_vpc.main": ["aws_subnet.public~1", "aws_subnet.private~1"],
  "aws_subnet.public~1": ["aws_alb.api"],
  "aws_subnet.private~1": ["aws_lambda_function.orders"],
  "aws_alb.api": ["aws_lambda_function.orders"],
  "aws_lambda_function.orders": ["aws_dynamodb_table.orders", "aws_sqs_queue.events"]
}

terravision draw --source architecture.tvg.json --format svg

AWS（aws_*）、Azure（azurerm_*）、GCP（google_*）で動作します。詳しい仕様、スキーマ、Azure と GCP の例については、グラフ形式をご覧ください。

Terraform から図を作成する

terravision draw --source ./path-to-your-terraform --show                    # local directory
terravision draw --source https://github.com/user/repo.git//subfolder --show # public Git repo
terravision draw --source ./path-to-your-terraform --varfile prod.tfvars     # draw prod without prod access
terravision visualise --source ./path-to-your-terraform --show               # interactive HTML

図は terraform plan から生成されるため、コードが実際にデプロイする内容を示します。条件分岐、count、for_each、モジュールは解決されます。Eraser などは AI が想像した内容を描きますが、TerraVision はコードがデプロイする内容を明らかにします。

出力形式、事前生成プラン、AI による注釈、簡易表示、すべてのオプション（terravision --help）については、使用ガイドをご覧ください。

インタラクティブなデモを試す

• 🟧 AWS デモ：CloudFront、RDS、EFS を備えた ECS Fargate 上の Wordpress
• 🟦 Azure デモ：ロードバランサーと VNet を備えた VM スケールセット
• 🟩 GCP デモ：GCP の主要なネットワーク機能とコンピューティング

ドキュメント

すべてのドキュメントは patrickchugh.github.io/terravision にあります（AI エージェント向けの llms.txt もあります）。

• TerraVision の使い方： インストール · 使用ガイド · 本番環境へのアクセスなしで本番環境を図示 · 注釈 · CI/CD · MCP サーバー · FAQ · トラブルシューティング
• 図の生成ツール： クラウド · AI（説明から図を作成） · 図から Terraform を生成 · AWS · Azure · Google Cloud · Terraform · 他のツールとの比較
• 協力者向け： 貢献方法 · 開発者ガイド · リソースハンドラーガイド · 憲章

貢献とサポート

TerraVision では、招待されたコラボレーターからのプルリクエストのみ受け付けています。バグ報告、機能リクエスト、ご質問は、Issues と Discussions で歓迎しています。バグ報告に記載する内容については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

AGPL-3.0 のライセンスで提供されています。詳細は LICENSE をご覧ください。Graphviz、Terraform、Terragrunt を基盤とし、AWS、Azure、GCP の公式アイコンセットを使用しています。