关于 MCP Infrastructure as Code Assistant
MCP Infrastructure as Code Assistant 是用于 Terraform 基础设施管理的 MCP 服务,面向需要在工作流中操作和检查 Terraform 配置的团队。它涵盖初始化、计划、应用、验证、状态查看和工作区管理。
主要功能
- 01初始化 Terraform 工作目录
- 02生成并查看执行计划
- 03应用或销毁基础设施
- 04验证配置并查看状态
- 05管理 Terraform 工作区
适用场景
- 01初始化 Terraform 项目
- 02检查变更计划后应用配置
- 03验证配置并查看当前状态
- 04切换 Terraform 工作区
MCP 相关
该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 Terraform 操作工具,包括初始化、计划、应用、验证和工作区管理。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
MCP 基础设施即代码助手
用于通过 Terraform 管理基础设施即代码的 MCP 服务。
功能
- 初始化 Terraform 工作目录
- 生成并显示执行计划
- 应用基础设施更改
- 销毁基础设施
- 验证 Terraform 配置
- 显示当前状态或已保存的计划
- 管理 Terraform 工作区
先决条件
- Python 3.8 或更高版本
- Terraform 1.5.7 或更高版本
- Docker 和 Docker Compose(可选)
安装
本地安装
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/yourusername/mcp-iac.git cd mcp-iac -
使用 uv 安装依赖:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh uv pip install -e .
Docker 安装
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/yourusername/mcp-iac.git cd mcp-iac -
构建并运行 Docker 容器:
docker-compose up -d
用法
本地用法
-
启动 MCP 服务:
python main.py -
使用 MCP CLI 与服务交互:
mcp terraform_init --working-dir ./terraform mcp terraform_plan --working-dir ./terraform mcp terraform_apply --working-dir ./terraform --auto-approve
Docker 用法
-
启动 MCP 服务:
docker-compose up -d -
使用 MCP CLI 与服务交互:
mcp terraform_init --working-dir ./terraform mcp terraform_plan --working-dir ./terraform mcp terraform_apply --working-dir ./terraform --auto-approve
Terraform 配置示例
仓库中包含一个 Terraform 配置示例,用于在 AWS 中创建 EC2 实例:
terraform {
required_providers {
aws = {
source = "hashicorp/aws"
version = "~> 5.0"
}
}
}
provider "aws" {
region = var.region
}
resource "aws_instance" "example" {
ami = var.ami_id
instance_type = var.instance_type
tags = {
Name = var.instance_name
}
}
贡献
- Fork 仓库
- 创建功能分支
- 提交更改
- 推送到分支
- 创建 Pull Request
许可证
本项目采用 MIT 许可证,详情请参阅 LICENSE 文件。
可用工具
terraform_init:初始化 Terraform 工作目录terraform_plan:生成并显示 Terraform 执行计划terraform_apply:应用为达到期望状态所需的更改terraform_destroy:销毁由 Terraform 管理的基础设施terraform_validate:验证 Terraform 文件的语法和内部一致性terraform_show:显示当前状态或已保存的计划terraform_workspace_list:列出 Terraform 工作区terraform_workspace_select:选择 Terraform 工作区
用法示例
以下示例展示了如何将 MCP 服务与 AI Agent 配合使用:
-
启动 MCP 服务:
python main.py -
使用 MCP 客户端连接到服务:
mcp connect http://localhost:8000 -
AI Agent 现在可以协助你执行 Terraform 操作。例如:
- 初始化 Terraform 工作目录
- 生成并审查执行计划
- 应用基础设施更改
- 销毁基础设施资源
- 验证 Terraform 配置
示例
查看 examples 目录中的 Terraform 配置示例,了解如何使用 MCP 服务:
examples/aws-s3:一个简单的 AWS S3 存储桶示例
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。