Cloud Pilot MCP
cloud-pilot expone tres herramientas — search (buscar), execute (ejecutar) y tofu — que juntas cubren más de 1,289 servicios y más de 51,900 operaciones de API con gestión completa del ciclo de vida de la infraestructura. Descubre API en tiempo de ejecución, ejecuta scripts contra el estado real de la nube y gestiona despliegues con estado mediante plan/apply/destroy a través de OpenTofu.
Cuando un agente se conecta, el servidor entrega una persona de Ingeniero Senior de Plataforma en la Nube — completa con principios de ingeniería, experiencia específica del proveedor, conciencia de seguridad y prompts de flujo de trabajo estructurados — para que el agente opere automáticamente con arquitectura en la nube y estándares de seguridad de nivel de producción.
Demo: Despliegue de tres niveles en AWS con OpenTofu — VPC, ALB, ASG, RDS desplegados y destruidos mediante la herramienta tofu.

Qué cambió en la v0.2:
Ejecución nativa de SDK — Las llamadas a AWS utilizan paquetes
@aws-sdk/client-*(no HTTP personalizado). Azure utiliza@azure/core-rest-pipelinecon reintento/limitación automática. Cero errores de serialización.Integración con OpenTofu — nueva herramienta
tofupara el ciclo de vida de infraestructura con estado: escribir HCL, planificar, aplicar, destruir, importar recursos existentes, detección de deriva y reversión.Sistema de dry-run de 4 niveles — validación nativa del proveedor de nube (AWS DryRun), puerta forzada por sesión, resúmenes de impacto con advertencias de costos y conjunto de cambios de sesión con planes de reversión.
Seguridad configurable —
dryRunPolicypor proveedor:enforced(sesiones interactivas),optional(automatización aprobada),disabled(bots de solo lectura).
Tabla de Contenidos
Sección | Descripción |
Por qué los enfoques existentes se quedan cortos | |
El patrón de tres herramientas: search, execute, tofu | |
4 proveedores, 1,289 servicios, más de 51,900 operaciones | |
Diseño del sistema y resumen de componentes | |
Instrucciones, recursos, prompts, configuración | |
Cuando necesitas un plano de control entre agentes de IA y tu nube | |
Cómo cloud-pilot convierte a la IA de asesor a actor — ejemplo de despliegue real | |
ServiceNow, Teams/Slack, y cómo MCP habilita una integración para todas las nubes | |
Despliegues con estado: plan, apply, destroy, import, detección de deriva, reversión | |
Zonas de aterrizaje, WAN global, K8s, respuesta a incidentes, análisis de costos | |
Primeros Pasos | |
Requisitos previos, instalación y ejecución | |
Descubrimiento automático, variables de entorno, Vault, Azure AD | |
Despliegue en contenedor | |
stdio, HTTP, autenticación con clave API | |
SDK de OpenAI, Cursor, LangChain, agentes personalizados | |
Referencia | |
Esquema completo de | |
Sistema de especificaciones de tres niveles: catálogo, índice, especificaciones completas | |
Niveles de aislamiento de sandbox, modos, listas de permitidos, registro de auditoría | |
Autenticación, CORS, limitación de tasa | |
Operaciones | |
Construcción, prueba, Docker, actualización de catálogo | |
Recorrido por el árbol de fuentes | |
Agregar proveedores, backends de autenticación, objetivos de despliegue | |
Problemas comunes y pasos de diagnóstico |
El Problema
Los proveedores de nube exponen miles de operaciones de API en cientos de servicios. Los enfoques tradicionales para la gestión de la nube impulsada por IA o bien:
Codifican un puñado de herramientas (ej. "listar instancias EC2", "crear bucket S3") — limitando lo que el agente puede hacer a lo que el desarrollador anticipó
Generan cientos de herramientas MCP a partir de especificaciones de API — abrumando la ventana de contexto del agente y haciendo que la selección de herramientas sea poco confiable
Requieren actualizaciones manuales cada vez que un proveedor de nube lanza un nuevo servicio
cloud-pilot-mcp resuelve esto con un patrón de buscar y ejecutar: el agente descubre lo que necesita en tiempo de ejecución, luego lo llama a través de un entorno de ejecución aislado. Sin herramientas preconstruidas, sin lista fija de servicios, sin actualizaciones manuales.
Cómo Funciona
User Agent cloud-pilot-mcp
| | |
| "Set up a Transit Gateway | |
| connecting three VPCs" | |
|--------------------------->| |
| | |
| | search("transit gateway") |
| |----------------------------->|
| | |
| | CreateTransitGateway, |
| | CreateTGWVpcAttachment, |
| | CreateTGWRouteTable + schemas|
| |<-----------------------------|
| | |
| | execute(provider: "aws", |
| | code: sdk.request({ |
| | service: "ec2", |
| | action: "CreateTGW", |
| | params: {...} |
| | }) |
| |----------------------------->|
| | | QuickJS
| | | Sandbox
| | |----+
| | | | SigV4
| | | | signed
| | |<---+
| | Transit Gateway ID, state |
| |<-----------------------------|
| | |
| "Done! TGW tgw-0abc123 | |
| created in us-east-1" | |
|<---------------------------| |El agente razona sobre qué API existen, planifica la secuencia y ejecuta — todo dentro de la conversación.
Cobertura de Proveedores de Nube
+-------------------------------------------+
| 51,900+ API Operations |
| |
| +----------+ +---------+ +--------+ |
| | AWS | | Azure | | GCP | |
| | 421 svcs | | 240+ | | 305 | |
| | 18,109 | | 3,157 | | 12,599 | |
| | ops | | ops | | ops | |
| +----------+ +---------+ +--------+ |
| |
| +-----------+ |
| | Alibaba | |
| | 323 svcs | |
| | 18,058 | |
| | ops | |
| +-----------+ |
+-------------------------------------------+Proveedor | Servicios | Operaciones | Fuente de Especificación | Autenticación |
AWS | 421 | 18,109 | boto/botocore vía jsDelivr CDN | Cadena de credenciales AWS CLI / SDK -> Nativo |
Azure | 240+ | 3,157 | azure-rest-api-specs vía GitHub CDN | Azure CLI / DefaultAzureCredential -> |
GCP | 305 | 12,599 | Google Discovery API (en vivo) | gcloud CLI / GoogleAuth -> Token Bearer |
Alibaba | 323 | 18,058 | Alibaba Cloud API + api-docs.json | aliyun CLI / cadena de credenciales -> ACS3-HMAC-SHA256 |
Total | 1,289+ | 51,923 |
Todos los servicios se descubren dinámicamente — no se necesita preconfiguración. Cuando un proveedor de nube lanza un nuevo servicio, este queda disponible automáticamente en la siguiente actualización del catálogo.
Arquitectura
MCP Protocol (stdio or Streamable HTTP)
|
+-------------v--------------+
| cloud-pilot-mcp |
| |
+--------------------+----------------------------+--------------------+
| | | |
| +--------------+ | +--------------+ | +--------------+ |
| | Persona | | | search | | | Safety | |
| +--------------+ | +--------------+ | | + Audit | |
| | Sr. Cloud | | | 51,900+ ops | | +--------------+ |
| | Platform | | | | | | read-only | |
| | Engineer | | | Tier 1: | | | allowlists | |
| | | | | Catalog | | | blocklists | |
| | 8 principles | | | (1,289 svc) | | | 4-level | |
| | 6 prompts | | | Tier 2: | | | dry-run | |
| | 4 provider | | | Op Index | | | audit trail | |
| | guides | | | Tier 3: | | | dryRunPolicy | |
| | | | | Full Spec | | | rate limit | |
| +--------------+ | +--------------+ | +--------------+ |
| | | |
| +--------------+ | +--------------+ | |
| | execute | | | tofu | | |
| +--------------+ | +--------------+ | |
| | VM sandbox | | | OpenTofu | | |
| | Native SDK | | | plan/apply | | |
| | calls | | | destroy | | |
| | | | | import | | |
| | Fast reads, | | | State mgmt | | |
| | ad-hoc | | | Drift detect | | |
| | scripts | | | Rollback | | |
| +--------------+ | +--------------+ | |
+--------------------+----------------------------+--------------------+
| | | |
+--------+ +---+ +---+ +--------+
| | | |
+----v-----+ +-----v---+ +--v-----+ +-----v------+
| AWS | | Azure | | GCP | | Alibaba |
| Native | | ARM | | REST | | ACS3-HMAC |
| SDK v3 | | Pipeline| | + Auth | | + fetch |
| 421 svcs | | 240+ | | 305 | | 323 svcs |
+----------+ +---------+ +--------+ +------------+Persona de Ingeniería en la Nube Integrada
Cuando cualquier agente de IA se conecta a cloud-pilot-mcp, el servidor moldea automáticamente el comportamiento del agente a través de cuatro capas:
Instrucciones del Servidor (entregadas siempre)
En cada conexión, el servidor envía instrucciones MCP que establecen al agente como un Ingeniero Senior de Plataforma en la Nube, Arquitecto de Seguridad y Especialista en DevOps con:
8 principios fundamentales: seguridad primero, Infraestructura como Código, minimización del radio de explosión, defensa en profundidad, conciencia de costos, excelencia operativa, Well-Architected Framework, alta disponibilidad por defecto
Estándares de comportamiento: buscar antes de ejecutar, verificar el estado antes de modificar, dry-run primero para operaciones de mutación, explicar el razonamiento, advertir sobre costos/riesgos, incluir monitoreo junto con los cambios
Conciencia de seguridad: entender y comunicar el modo actual (solo lectura/lectura-escritura/completo), respetar el registro de auditoría, usar dry-run
Las instrucciones se adaptan dinámicamente para incluir solo los proveedores configurados, sus modos, regiones y servicios permitidos.
Experiencia del Proveedor (bajo demanda vía Recursos MCP)
Guías de ingeniería profundas y específicas del proveedor (~1,500 palabras cada una) están disponibles como recursos MCP:
URI del Recurso | Contenido |
| Documento completo de la persona con todos los principios y resumen del proveedor |
| Diseño VPC/TGW, roles IAM, GuardDuty/SecurityHub, ciclo de vida S3, Graviton, anti-patrones |
| Zonas de aterrizaje, Entra ID/Identidad Administrada, WAN Virtual, Defender, Política, PIM |
| VPC compartida, Federación de Identidad de Carga de Trabajo, GKE Autopilot, Controles de Servicio VPC |
| CEN, RAM/STS, ACK, Centro de Seguridad, específico de China (ICP, residencia de datos) |
| Modo de seguridad actual, servicios permitidos, acciones bloqueadas, configuración de auditoría |
Los agentes obtienen esto bajo demanda — no añaden sobrecarga a las conexiones donde no son necesarios.
Prompts de Flujo de Trabajo (procedimientos estructurados de varios pasos)
Seis prompts MCP proporcionan flujos de trabajo opinados y de varios pasos que los agentes pueden invocar:
Prompt | Qué hace |
| Desplegar una zona de aterrizaje en la nube completa: estructura organizacional, identidad, redes, línea base de seguridad, monitoreo |
| Ciclo de vida de incidentes de seguridad: contener, investigar, erradicar, recuperar, post-mortem |
| Auditoría de costos completa: recursos inactivos, redimensionamiento, capacidad reservada, niveles de almacenamiento, costos de red |
| Revisión de seguridad integral: IAM, red, cifrado, registro, cumplimiento, gestión de vulnerabilidades |
| Planificación de migración de carga de trabajo: descubrimiento, estrategia 6R, arquitectura objetivo, olas de migración, corte |
| Revisión del Well-Architected Framework en los 6 pilares con recomendaciones nativas del proveedor |
Cada prompt acepta un argumento provider (con alcance dinámico a los proveedores configurados) y devuelve una guía estructurada que el agente sigue paso a paso usando search y execute.
Configuración de la Persona
La persona está habilitada por defecto. Personalízala o desactívala en config.yaml:
persona:
enabled: true # Set false to disable all persona features
# instructionsOverride: "..." # Replace default instructions with your own
# additionalGuidance: "..." # Append custom policies (e.g., "All resources must be tagged with CostCenter")
enablePrompts: true # Set false to disable workflow prompts
enableResources: true # Set false to disable persona resourcesO mediante variable de entorno: CLOUD_PILOT_PERSONA_ENABLED=false
¿Por qué cloud-pilot?
Si eres un desarrollador con Claude Code o Cursor y tus propias credenciales de AWS, no necesitas esto — simplemente ejecuta comandos CLI de aws directamente. La IA ya conoce la sintaxis de la CLI y confías en ti mismo con acceso de administrador.
cloud-pilot existe para cuando lo que habla con tu nube no eres tú en una terminal. Es el plano de control entre agentes de IA no confiables o semi-confiables y tus cuentas en la nube.
Producto SaaS — Cloud Copilot para tus clientes
Construyes una plataforma donde los clientes conectan sus cuentas de AWS/Azure/GCP y sus equipos gestionan la infraestructura a través de una interfaz de chat. No puedes dar a la IA credenciales sin procesar — necesitas modo de solo lectura para ingenieros junior, lectura-escritura para seniors, un registro de auditoría completo para cumplimiento y listas de permitidos de servicios para que nadie toque accidentalmente bases de datos de producción. Cloud-pilot es el middleware que hace esto seguro.
Portal interno de DevOps
Tu empresa tiene 50 ingenieros. En lugar de dar a todos acceso a la consola de AWS con políticas IAM amplias, despliegas cloud-pilot detrás de una interfaz de chat interna. Los ingenieros preguntan "¿qué se está ejecutando en staging?" o "escala el servicio ECS". El MCP aplica quién puede leer vs escribir, registra cada acción y el equipo de infraestructura revisa el registro de auditoría. Un conjunto de credenciales, acceso controlado, visibilidad total.
Bot de respuesta a incidentes
Una alerta de PagerDuty se dispara a las 3am. Un agente automatizado se conecta a través de cloud-pilot, extrae métricas de CloudWatch, verifica el estado de la instancia EC2, obtiene eventos de CloudTrail y publica un resumen en Slack — todo en modo de solo lectura con un registro de auditoría completo. No se necesita humano para el triaje inicial. Sin riesgo de que el bot empeore las cosas porque no puede mutar nada.
Gestión multi-nube para firmas de consultoría
Una firma de consultoría gestiona AWS, Azure y GCP para diferentes clientes. Un servidor MCP por cliente, cada uno con credenciales obtenidas de Vault, listas de permitidos con alcance a su entorno y registros de auditoría separados. Los consultores usan cualquier herramienta de IA que prefieran — Claude, ChatGPT, Cursor — todos pasan por cloud-pilot. ¿El cliente cambia de proveedor? Reconfigura el MCP, el flujo de trabajo del agente no
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