TerraVision

TerraVision

以 AWS、Azure 和 GCP 官方风格绘制专业云架构图，可根据 Claude 或 ChatGPT 中的描述，或根据你的 Terraform 生成

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TerraVision 是一款免费的开源 云架构图生成器，适用于 AWS、Azure 和 Google Cloud，支持双向转换：从设计到代码（向 AI 助手描述需求，获取架构图，然后生成 Terraform），以及从代码到架构图（绘制 Terraform 将部署的内容）。

用通俗语言向 AI 助手描述云架构图需求，就能获得云架构师绘制的架构图：采用 AWS、Azure 和 GCP 官方图标，并将每项资源放置在所属的 VPC、子网、可用区或资源组中。你可以从描述或 Terraform 代码生成架构图，也可以反向操作，根据架构图生成 Terraform。TerraVision 在你自己的计算机上运行，无需访问云端。

无需访问生产环境，即可绘制生产架构图。

TerraVision 仅根据代码绘制 Terraform 将要部署的内容。基础设施无需事先存在，你也不需要访问它将部署到的任何账户。实时云扫描器做不到这一点。了解详情 →

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图库

每个云平台都采用相同的三级设计，并各提供一个旗舰示例。每个示例都附带提示词和源文件：查看完整图库 →

AWS 三层 Web 应用	Azure 三层 Web 应用	Google Cloud 三层 Web 应用
AWS 搭配 Karpenter 的 EKS	Azure 中心辐射式落地区	Google Cloud 搭配 Private Service Connect 的 GKE

图库中的更多示例：AWS 无服务器事件驱动架构 · AWS 数据湖 · AWS 多区域故障转移 · AWS 多账户网络 · Azure AKS · Google Cloud 数据管道

在 Claude 或 ChatGPT 中开始使用

TerraVision 可作为扩展安装在 Claude Desktop 中，也可作为插件安装在 ChatGPT 桌面应用中，图表会直接显示在聊天中。它还适用于 Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot、Cursor 和任何其他 MCP 客户端。

1. 安装前置条件（仅需一次）

TerraVision 需要 Graphviz（用于绘图）和 Git。uv 可为 Claude Code、Codex、Antigravity CLI 和其他 MCP 客户端运行 TerraVision；Claude Desktop 在 Windows 和 macOS 上自带 uv，因此这些系统上可跳过安装。只有需要根据 Terraform 代码绘图时才需要 Terraform。

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

没有管理员权限，或没有包管理器？可以将每个工具解压到主目录，并添加到 PATH 中：安装指南。

2. 连接助手

Claude Desktop： 从最新版本下载 terravision-<version>.mcpb 并打开它（或将其拖到设置 → 扩展中）。图表会直接显示在聊天中，并附有按钮，可用于打开图片、在 draw.io 中编辑、在所在文件夹中显示以及查看源代码。

Claude Code（终端、VS Code 或 JetBrains）：

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

然后启动一个新的 Claude Code 会话。图表会保存在项目的 diagrams 文件夹中。如果 /mcp 在首次启动时显示 TerraVision 连接失败（安装耗时可能超过 Claude Code 的等待时间），请选择重新连接，或预先运行 uvx --from "terravision[mcp]" terravision --version 完成安装。

ChatGPT 桌面应用和 OpenAI Codex CLI： 在桌面应用中，前往“设置”，添加市场 https://github.com/patrickchugh/terravision，然后选择 terravision-cloud-diagrams。对于 CLI：

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

VS Code 搭配 GitHub Copilot、Cursor 和其他 MCP 客户端： 添加一个运行 uvx --from "terravision[mcp]" terravision mcp --output-dir <folder for diagrams> 的 MCP 服务。各客户端的配置以及仅安装技能的 npx skills add patrickchugh/terravision 命令，均见设置指南。

3. 请求生成图表（或代码）

TerraVision 首次绘制图表时会花费稍长时间，因为它需要先安装。如果缺少任何内容，助手会告知你需要安装什么。你可以随时询问："TerraVision 是否已正确设置？"

完整指南和更多示例提示词请见：将 TerraVision 与 AI 助手配合使用。

在 CI/CD 中保持图表为最新状态

将 TerraVision GitHub Action 指向你的 Terraform，每次发生更改时都会自动重绘图表：

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

在 Terraform 同目录下添加 terravision.yml，即可为每个版本添加标题、编号流向和连接标签。GitLab、Jenkins、Azure DevOps 等平台请参阅：CI/CD 集成。

为什么选择 TerraVision？

• ✅ 专为 AI 助手打造：提供 Claude、ChatGPT、Codex、Copilot 和 Cursor 的扩展与插件，并在聊天中显示图表（指南）
• ✅ 可验证的准确性：根据 terraform plan 绘制，因此代码是事实来源，图表展示的就是将要部署的内容
• ✅ 无需访问生产环境即可绘制生产架构：基础设施无需实际存在，你也无需访问将要部署到的账户；一个代码库即可根据各自的变量文件绘制开发、预发布和生产环境（方法）
• ✅ 官方图标和规范：支持 AWS、Azure 和 GCP 图标，并将每个资源放置在其 VPC、子网、区域或资源组中
• ✅ JSON 图结构输入：用几行 JSON 描述架构，无需学习自定义 DSL（图格式）
• ✅ 100% 在客户端运行：在本地运行，无需云访问；你的代码绝不会离开计算机
• ✅ 交互式 HTML 和可编辑的 draw.io 输出、流向注释（YAML 或通过 Ollama 或 Bedrock 生成）、支持 Terragrunt，免费且开源

比较一览

	TerraVision	手动工具 (draw.io、Lucidchart、Visio)	AI 工作空间 (Eraser)	图表即代码 (Mermaid、D2、Python Diagrams)	实时云扫描器 (例如 Cloudcraft)
根据纯英文描述绘图	✅ 可在你已使用的助手（Claude、ChatGPT、Copilot）中使用	仅当组织批准使用第三方模型时	✅
根据 Terraform 绘图	✅ 根据 terraform plan 构建，在客户端运行		AI 解读你粘贴的文件（可能会暴露代码和机密）
绘制你无权访问或尚未构建的环境	✅ 仅凭代码和变量文件即可绘制：基础设施无需实际存在，也不需要访问其部署到的任何账户。--varfile prod.tfvars 可绘制 prod，--varfile dev.tfvars 可绘制 dev	根据文档手动绘制	根据你粘贴的代码绘制	手动编写	只能绘制其可连接的账户
为设计编写 Terraform	✅ 由你的助手编写，并通过重新绘制 AI 编写的代码进行检查	Lucidchart 测试版，仅支持 AWS，需付费附加组件
官方图标以及 VPC、子网、区域分组惯例	✅ 内置	图标库；正确分组由你负责	图标、通用分组
自动保持最新	✅ 在 CI 中根据代码重新绘制		仓库同步		✅ 跟随实时账户更新
高安全性 - 无需访问云账户或上传代码	✅	✅		✅
价格	免费、开源	免费至付费	免费套餐、付费方案	免费、开源	付费
已经手动画好了吗？先用 TerraVision 生成初版，再在 draw.io 或 Lucidchart 中润色导出的文件。完整对比：TerraVision 与 draw.io、Lucidchart、Eraser、Mermaid 等工具的对比。

支持的云提供商

完整列表：节点类型。

从命令行使用

TerraVision 也可作为命令行工具使用，适用于脚本，也适合喜欢自己编写图表的人。

安装

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

你还需要 Python 3.11+（uv 会为你安装）、Graphviz 和 Git；如果要根据 Terraform 代码绘图，还需要 Terraform 1.x（或 OpenTofu）。JSON 图表不需要这些。各平台的具体步骤、Docker 和 Nix：安装指南。

根据 JSON 绘制图表（无需 Terraform）

每个键都是 <terraform_resource_type>.<name>；每个值代表它连接到或包含的内容。格式就是这么简单。

{
  "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

支持 AWS（aws_*）、Azure（azurerm_*）和 GCP（google_*）。完整规范、架构以及 Azure 和 GCP 示例：图表格式。

根据 Terraform 绘制图表

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

图表根据 terraform plan 生成，因此展示的是代码实际部署的内容：条件语句、count、for_each 和模块都会经过解析。Eraser 等工具绘制的是 AI 想象出来的内容；TerraVision 展示的是代码实际部署的内容。

输出格式、预生成的计划、AI 注释、简化视图以及所有选项（terravision --help）：使用指南。

试用交互式演示

• 🟧 AWS 演示：使用 CloudFront、RDS 和 EFS 的 ECS Fargate 上的 Wordpress
• 🟦 Azure 演示：带负载均衡器和 VNet 的 VM 规模集
• 🟩 GCP 演示：GCP 核心网络和计算

文档

所有内容都在 patrickchugh.github.io/terravision 上（供 AI Agent 使用的 llms.txt）。

• 使用 TerraVision：安装 · 使用指南 · 无需生产环境访问权限即可绘制生产环境架构图 · 注释 · CI/CD · MCP 服务 · 常见问题 · 故障排除
• 图表生成器：云 · AI（描述转图表） · 图表转 Terraform · AWS · Azure · Google Cloud · Terraform · 替代方案对比
• 协作者资源：参与贡献 · 开发者指南 · 资源处理程序指南 · 章程

贡献与支持

TerraVision 仅接受受邀协作者提交的拉取请求。欢迎在 Issues 和 Discussions 中提交 Bug 报告、功能请求和问题；CONTRIBUTING.md 说明了 Bug 报告应包含哪些内容。

本项目采用 AGPL-3.0 许可，详见 LICENSE。本项目基于 Graphviz、Terraform 和 Terragrunt 构建，并使用 AWS、Azure 和 GCP 官方图标集。