Terraform Ingest
Terraform Ingestとは?
Terraform Ingestは、Terraformインフラストラクチャコード用に特別に設計されたインテリジェントな分析エンジンです。これは「Terraformモジュールの図書館管理員」のような存在で、複数のGitリポジトリ(GitHub、GitLabなど)からTerraformモジュールを自動的に収集し、各モジュールの構造、用途、および構成オプションを詳細に分析し、それらの情報を意味検索可能なデータベースに保存します。これにより、開発者やAIアシスタントは自然言語(例:「AWS VPCを作成するモジュールを探す」)で最適なTerraformモジュールを迅速に見つけ、その使用方法を理解することができます。Terraform Ingestの使い方は?
使用手順は3つのステップに分かれています:1) **設定**:分析するTerraformモジュールのリポジトリアドレスとブランチを列挙したYAMLファイルを作成します。2) **取り込み**:コマンドを実行すると、ツールが自動的にリポジトリをダウンロードし、モジュールを分析し、検索インデックスを構築します。3) **クエリ**:コマンドライン、Web API、またはAIアシスタント(Claude Desktopなど)に直接統合して、自然言語でモジュールを検索します。様々な使用方法に対応し、さまざまなシナリオのニーズを満たします。適用シナリオ
• **チームの知識ベース**:チーム内で蓄積されたTerraformモジュールに対して、検索可能な中央ディレクトリを作成します。 • **モジュールの発見と評価**:Terraform Registryや内部リポジトリからの複数のモジュールを迅速に閲覧し、比較して、最も適した機能を持つモジュールを見つけます。 • **AI支援開発**:MCPプロトコルを通じて、AIプログラミングアシスタント(Claudeなど)が直接モジュールライブラリにアクセスできるようにし、コードを記述する際にモジュールをインテリジェントに推薦します。 • **アーキテクチャレビュー**:モジュールが使用するプロバイダー、入力と出力を分析し、インフラストラクチャの依存関係を理解します。主要機能
多リポジトリ一括処理
1つのYAML設定ファイルで、複数のGitソースからのTerraformリポジトリを一度に処理できます。GitHub、GitLab(近日Bitbucketもサポート予定)をサポートします。
自動インポート
GitHub組織またはGitLabグループからTerraformリポジトリを自動的に検出してインポートし、迅速にモジュールライブラリを構築できます。
深いコード分析
モジュールの`variables.tf`、`outputs.tf`、`providers.tf`などのファイルを自動的に解析し、用途の説明、入力パラメータ、出力値、および必要なクラウドプロバイダーを抽出します。
ブランチとタグのサポート
デフォルトブランチだけでなく、特定のGitブランチまたはリリースタグに対しても分析が可能で、異なるバージョンのモジュールを簡単に比較できます。
デュアルモードインターフェース
コマンドラインツール(CLI)を提供して迅速な操作とスクリプトの統合を可能にするとともに、REST APIサービス(FastAPI)も提供して他のアプリケーションからの呼び出しをサポートします。
MCPサーバー統合
Model Context Protocolサーバーとして動作し、ClaudeなどのAIアシスタントが直接接続してTerraformモジュールライブラリをクエリできるようにし、インテリジェントな対話型検索を実現します。
意味検索
ChromaDBベクトルデータベースとAI埋め込みモデル(OpenAI、Claude、またはsentence-transformersなど)を利用して、キーワードだけでなく意味に基づくインテリジェントな検索を実現します。
利点
**すぐに使える**:CLI、API、MCPの3つの使用方法を提供し、さまざまなワークフローに対応します。
**インテリジェントな検索**:AIベースの意味検索は、従来のキーワード検索よりもユーザーの意図を理解できます。
**統一されたビュー**:分散したリポジトリのモジュールを集中管理し、一貫した分析とクエリインターフェースを提供します。
**自動化**:設定からインデックス構築までの全プロセスを自動化し、手動での収集とドキュメント整理の作業を減らします。
**エコシステム統合**:MCPを通じてAIアシスタントエコシステムとシームレスに統合し、開発体験を向上させます。
制限
**初期設定**:YAML設定ファイルを作成し、基本概念を理解する必要があり、一定の学習コストがあります。
**ローカルリソース**:リポジトリのダウンロードと埋め込みモデルの実行には、ローカルのストレージと計算リソースが必要です。
**動的更新**:リポジトリの内容が更新された後、インデックスを更新するには取り込みコマンドを再実行する必要があり、リアルタイムの同期ではありません。
**依存関係の解決**:主にモジュールのインターフェースを分析するため、モジュール内部の複雑な依存関係の深い解析は限られています。
使い方
ツールのインストール
Pythonの`uv`パッケージマネージャまたはDockerを使用してTerraform Ingestをインストールします。最良の体験を得るには`uv`の使用をお勧めします。
設定ファイルの作成
設定ファイルのテンプレートを初期化し、それを編集して分析するTerraformモジュールのリポジトリアドレスを追加します。
(オプション)リポジトリの自動インポート
GitHub組織またはGitLabグループがある場合、そこからすべてのTerraformリポジトリを直接インポートし、設定を迅速に埋めることができます。
モジュールの取り込みと分析の実行
取り込みコマンドを実行すると、ツールが設定に基づいてリポジトリをダウンロードし、モジュールを分析し、ベクトル検索インデックスを構築します。
検索と使用
インデックスの構築が完了したら、コマンドラインで検索するか、MCPサーバーを起動してAIアシスタントで使用できます。
使用例
新しいプロジェクトに適したAWSネットワークモジュールを探す
開発者の小明は新しいAWSプロジェクトを開始し、公有と私有サブネット、NATゲートウェイを含むVPCを構築する必要があります。彼は複雑なTerraformコードを最初から書きたくなく、検証済みのコミュニティモジュールを見つけたいと考えています。
AIアシスタントを通じて内部モジュールライブラリをクエリする
チームは内部開発のTerraformモジュールライブラリをTerraform Ingestに接続しています。小美はClaude Desktopでインフラストラクチャコードを書いているときに、AIアシスタントに利用可能なモジュールを直接尋ねることができます。
複数の類似モジュールを一括分析して比較する
アーキテクトの老张は、いくつかの異なるAWS EKS(Kubernetes)Terraformモジュールを評価し、会社のセキュリティ標準と運用モデルに最適なものを決定する必要があります。
よくある質問
プライベートリポジトリに対してGitの認証情報を設定する必要がありますか?
MCPサーバーとは何ですか?なぜ必要ですか?
データはどこに保存されますか?安全ですか?
インデックスを更新するにはどうすればいいですか?たとえば、リポジトリに新しいモジュールが追加された場合。
どのような埋め込みモデルがサポートされていますか?OpenAIまたはClaudeのAPIを必ず使用する必要がありますか?
関連リソース
公式の詳細ドキュメント
完全な設定項目の説明、APIインターフェースのドキュメント、高度な使用方法、およびトラブルシューティングガイドが含まれています。
MCPの使用例と設定ガイド
Terraform IngestをMCPサーバーとして設定し、Claude Desktopなどのツールと統合する方法を詳しく解説した実用的なガイドです。
サンプルプロジェクトリポジトリ
多数のカスタムモジュールを含むサンプルリポジトリで、ツールのすべての機能をテストして体験するのに最適です。
GitHubプロジェクトホームページ
ソースコード、問題の報告、バージョンのリリース、および貢献ガイドがあります。
Model Context Protocol (MCP) 公式サイト
MCPプロトコルの背景、仕様、および他の利用可能なツールについて学び、AIアシスタントの拡張機能について深く理解することができます。

Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
14.7K
4.5ポイント

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
21.5K
4.8ポイント

Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
63.0K
4.7ポイント

Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
31.0K
4.5ポイント

Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
17.0K
4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
21.6K
5ポイント

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.0K
5ポイント

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
26.3K
4.5ポイント
