tfmcp: Terraform 모델 컨텍스트 프로토콜 도구

⚠️ 이 프로젝트는 실험 단계입니다. 기능은 예고 없이 변경될 수 있습니다. 주의해서 사용하세요! ⚠️

tfmcp는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Terraform과 상호 작용할 수 있도록 지원하는 명령줄 도구입니다. LLM은 tfmcp를 통해 다음을 포함한 Terraform 환경을 관리하고 운영할 수 있습니다.

🎮 데모

Claude Desktop에서 tfmcp가 어떻게 작동하는지 확인하세요.

• Terraform 구성 파일 읽기

• Terraform 계획 출력 분석

• Terraform 구성 적용

• Terraform 상태 관리

• Terraform 구성 생성 및 수정

Related MCP server: terraform-cloud-mcp

🎉 최신 릴리스

tfmcp(v0.1.1)의 첫 번째 안정 버전이 Crates.io에 출시되었습니다! Cargo를 사용하여 쉽게 설치할 수 있습니다.

지엑스피1

특징

• 🚀 Terraform 통합
  Terraform CLI와 긴밀하게 통합되어 작업을 분석하고 실행합니다.

• 📄 MCP 서버 기능
  모델 컨텍스트 프로토콜 서버로 실행되어 AI 어시스턴트가 Terraform에 액세스하고 관리할 수 있도록 합니다.

• ⚡️ 매우 빠름
  Rust 생태계를 기반으로 한 고속 처리.

• 🛠️ 자동 설정
  필요할 때 자동으로 Terraform 샘플 프로젝트를 생성하여 새로운 사용자도 원활하게 작업할 수 있도록 보장합니다.

• 🐳 Docker 지원
  모든 종속성이 미리 설치된 컨테이너화된 환경에서 tfmcp를 실행합니다.

설치

출처에서

# Clone the repository
git clone https://github.com/nwiizo/tfmcp
cd tfmcp

# Build and install
cargo install --path .

Crates.io에서

cargo install tfmcp

Docker 사용

# Clone the repository
git clone https://github.com/nwiizo/tfmcp
cd tfmcp

# Build the Docker image
docker build -t tfmcp .

# Run the container
docker run -it tfmcp

요구 사항

• 러스트(2021년판)

• Terraform CLI가 PATH에 설치되어 사용 가능함

• Claude Desktop(AI 어시스턴트 통합용)

• Docker(컨테이너화된 배포를 위한 선택 사항)

용법

$ tfmcp --help
✨ A CLI tool to manage Terraform configurations and operate Terraform through the Model Context Protocol (MCP).

Usage: tfmcp [OPTIONS] [COMMAND]

Commands:
  mcp       Launch tfmcp as an MCP server
  analyze   Analyze Terraform configurations
  help      Print this message or the help of the given subcommand(s)

Options:
  -c, --config <PATH>    Path to the configuration file
  -d, --dir <PATH>       Terraform project directory
  -V, --version          Print version
  -h, --help             Print help

Docker 사용

Docker를 사용하면 다음과 같이 tfmcp 명령을 실행할 수 있습니다.

# Run as MCP server (default)
docker run -it tfmcp

# Run with specific command and options
docker run -it tfmcp analyze --dir /app/example

# Mount your Terraform project directory
docker run -it -v /path/to/your/terraform:/app/terraform tfmcp --dir /app/terraform

# Set environment variables
docker run -it -e TFMCP_LOG_LEVEL=debug tfmcp

Claude Desktop과 통합

Claude Desktop과 함께 tfmcp를 사용하려면:

1. 아직 설치하지 않았다면 tfmcp를 설치하세요.

   cargo install tfmcp

   또는 Docker를 사용할 수 있습니다.

   docker build -t tfmcp .

2. 설치된 tfmcp 실행 파일의 경로를 찾으세요.

   which tfmcp

3. ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json 에 다음 구성을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "tfmcp": {
      "command": "/path/to/your/tfmcp",  // Replace with the actual path from step 2
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "HOME": "/Users/yourusername",  // Replace with your username
        "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin",
        "TERRAFORM_DIR": "/path/to/your/terraform/project"  // Optional: specify your Terraform project
      }
    }
  }
}

Claude Desktop과 함께 Docker를 사용하는 경우 다음과 같이 구성을 설정할 수 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "tfmcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-v", "/path/to/your/terraform:/app/terraform", "tfmcp", "mcp"],
      "env": {
        "TERRAFORM_DIR": "/app/terraform"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop을 다시 시작하고 tfmcp 도구를 활성화합니다.

5. tfmcp는 샘플 Terraform 프로젝트가 없는 경우 ~/terraform 에 자동으로 생성하여 Claude가 바로 Terraform 작업을 시작할 수 있도록 합니다. 샘플 프로젝트는 이 저장소의 example/demo 디렉터리에 포함된 예제를 기반으로 합니다.

로그 및 문제 해결

tfmcp 서버 로그는 다음 위치에서 확인할 수 있습니다.

~/Library/Logs/Claude/mcp-server-tfmcp.log

일반적인 문제 및 해결책:

• Claude가 서버에 연결할 수 없습니다 . 구성에서 tfmcp 실행 파일의 경로가 올바른지 확인하세요.

• Terraform 프로젝트 문제 : tfmcp는 샘플 Terraform 프로젝트를 찾을 수 없는 경우 자동으로 생성합니다.

• 메서드를 찾을 수 없음 오류 : MCP 프로토콜 지원에는 리소스/목록 및 프롬프트/목록 메서드가 포함됩니다.

• Docker 문제 : Docker를 사용하는 경우 컨테이너에 적절한 볼륨 마운트 및 권한이 있는지 확인하세요.

환경 변수

• TERRAFORM_DIR : 사용자 지정 Terraform 프로젝트 디렉터리를 지정합니다. 설정하지 않으면 tfmcp는 명령줄 인수, 구성 파일에서 제공된 디렉터리를 사용하거나 ~/terraform 으로 대체합니다. set_terraform_directory 도구를 사용하여 런타임에 프로젝트 디렉터리를 변경할 수도 있습니다.

• TFMCP_LOG_LEVEL : 로깅의 자세한 정도를 제어하기 위해 debug , info , warn 또는 error 로 설정합니다.

• TFMCP_DEMO_MODE : 추가 안전 기능이 있는 데모 모드를 활성화하려면 true 로 설정합니다.

보안 고려 사항

tfmcp를 사용할 때 다음 보안 고려 사항을 숙지하세요.

• tfmcp는 인프라를 생성, 수정 또는 파괴할 수 있는 Terraform 명령을 사용자를 대신하여 실행합니다.

• 프로덕션 환경에서는 적절한 IAM 권한 및 역할 경계를 사용하는 것을 고려하세요.

• 특히 AI에서 생성된 경우 적용하기 전에 모든 Terraform 계획을 검토하십시오.

• Terraform 상태의 민감한 정보는 AI 도우미가 접근할 수 있습니다.

• Docker를 사용할 때 민감한 데이터를 노출할 수 있는 볼륨 마운트에 주의하세요.

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

1. 저장소를 포크하세요

2. 기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. 변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )

4. 브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )

5. 풀 리퀘스트 열기

로드맵

tfmcp에 대한 몇 가지 계획된 개선 사항과 향후 기능은 다음과 같습니다.

완전한

• [x] 기본 Terraform 통합
  Terraform CLI와의 핵심 통합을 통해 작업을 분석하고 실행합니다.

• [x] MCP 서버 구현
  AI 어시스턴트를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버의 초기 구현.

• [x] 자동 프로젝트 생성
  필요할 때 자동으로 샘플 Terraform 프로젝트를 생성하는 기능이 추가되었습니다.

• [x] Claude 데스크톱 통합
  Claude Desktop과의 원활한 통합을 지원합니다.

• [x] 핵심 MCP 방법
  리소스/목록 및 프롬프트/목록을 포함한 필수 MCP 방법을 구현합니다.

• [x] 오류 처리 개선
  견고한 운영을 위해 더 나은 오류 처리 및 복구 메커니즘이 제공됩니다.

• [x] 동적 프로젝트 디렉토리 전환
  서비스를 다시 시작하지 않고도 활성 Terraform 프로젝트 디렉토리를 변경할 수 있는 기능이 추가되었습니다.

• [x] Crates.io 출판
  Cargo를 통해 쉽게 설치할 수 있도록 Crates.io에 패키지를 게시했습니다.

• [x] Docker 지원
  보다 쉬운 배포와 플랫폼 간 호환성을 위해 컨테이너화 지원이 추가되었습니다.

진행 중

• [ ] 향상된 Terraform 분석
  Terraform 구성, 계획 및 상태 파일에 대한 심층적인 구문 분석 및 분석을 구현합니다.

• [ ] 다중 환경 지원
  여러 Terraform 환경, 작업 공간 및 모듈을 관리하는 데 대한 지원을 추가합니다.

• [ ] 보안 강화
  더 나은 인증 및 권한 부여 메커니즘을 포함하여 보안 기능을 개선합니다.

• [ ] 확장된 MCP 프로토콜 지원
  AI 어시스턴트와의 더욱 풍부한 통합을 위해 추가적인 MCP 방법과 기능을 구현합니다.

• [ ] 대화형 TUI
  로컬 사용과 디버깅을 보다 쉽게 하기 위해 터미널 기반 사용자 인터페이스를 개발합니다.

• [ ] 비용 추정
  클라우드 공급자 가격 API와 통합하여 Terraform 플랜에 대한 비용 견적을 제공합니다.

• [ ] 성능 최적화
  대규모 Terraform 프로젝트의 리소스 사용과 응답 시간을 최적화합니다.

• [ ] 다른 AI 플랫폼과의 통합
  클로드를 넘어 다른 AI 어시스턴트와 플랫폼도 지원합니다.

• [ ] 포괄적인 테스트 프레임워크
  실제 Terraform 구성을 통한 통합 테스트를 포함하여 테스트 범위를 확장합니다.

• [ ] 플러그인 시스템
  핵심 기능을 확장할 수 있는 플러그인 아키텍처를 개발합니다.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.