Terraform Ingest
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Terraform Ingest

Terraform模塊RAG引擎,支持多倉庫自動導入、代碼分析、向量存儲和語義搜索,提供CLI、API和MCP服務接口。
2.5分
6.1K

什麼是Terraform Ingest?

Terraform Ingest是一個專門為Terraform基礎設施代碼設計的智能分析引擎。它就像一個‘Terraform模塊圖書館管理員’,能夠自動從多個Git倉庫(如GitHub、GitLab)收集Terraform模塊,深入分析每個模塊的結構、用途和配置選項,然後將這些信息存儲到一個支持語義搜索的數據庫中。這樣,開發者或AI助手就可以用自然語言(例如‘找一個創建AWS VPC的模塊’)快速找到最合適的Terraform模塊,並瞭解如何使用它。

如何使用Terraform Ingest?

使用過程分為三步:1) **配置**:創建一個YAML文件,列出你要分析的Terraform模塊倉庫地址和分支。2) **攝取**:運行命令,工具會自動下載倉庫、分析模塊並構建搜索索引。3) **查詢**:通過命令行、網頁API或直接集成到AI助手(如Claude Desktop)中,用自然語言搜索模塊。它支持多種使用方式,滿足不同場景需求。

適用場景

• **團隊知識庫**:為團隊內部積累的Terraform模塊建立可搜索的中央目錄。 • **模塊發現與評估**:快速瀏覽和比較來自Terraform Registry或內部倉庫的多個模塊,找到功能最匹配的一個。 • **AI輔助開發**:通過MCP協議,讓AI編程助手(如Claude)直接訪問你的模塊庫,在編寫代碼時智能推薦模塊。 • **架構審查**:分析模塊使用的提供者、輸入輸出,瞭解基礎設施依賴關係。

主要功能

多倉庫批量處理
只需一個YAML配置文件,即可一次性處理來自多個Git源的Terraform倉庫,支持GitHub、GitLab(即將支持Bitbucket)。
自動導入
支持從GitHub組織或GitLab群組自動發現並導入所有Terraform倉庫,快速構建模塊庫。
深度代碼分析
自動解析模塊的`variables.tf`、`outputs.tf`、`providers.tf`等文件,提取用途描述、輸入參數、輸出值和所需雲提供商。
分支與標籤支持
不僅可以分析默認分支,還可以針對特定的Git分支或發佈標籤進行分析,方便對比不同版本的模塊。
雙模式接口
既提供命令行工具(CLI)進行快速操作和腳本集成,也提供REST API服務(FastAPI)供其他應用程序調用。
MCP服務器集成
作為Model Context Protocol服務器運行,允許Claude等AI助手直接連接並查詢你的Terraform模塊庫,實現智能對話式搜索。
語義搜索
利用ChromaDB向量數據庫和AI嵌入模型(如OpenAI、Claude或sentence-transformers),實現基於含義而不僅僅是關鍵詞的智能搜索。
優勢
**開箱即用**:提供CLI、API、MCP三種使用方式,適應不同工作流。
**智能搜索**:基於AI的語義搜索比傳統關鍵字搜索更能理解用戶意圖。
**統一視圖**:將分散在各個倉庫的模塊集中管理,提供一致的分析和查詢界面。
**自動化**:從配置到索引構建全流程自動化,減少手動收集和整理文檔的工作。
**生態集成**:通過MCP與AI助手生態無縫集成,提升開發體驗。
侷限性
**初始設置**:需要編寫YAML配置文件並理解基本概念,有一定學習成本。
**本地資源**:下載倉庫和運行嵌入模型需要本地存儲和計算資源。
**動態更新**:倉庫內容更新後,需要重新運行攝取命令以更新索引,非即時同步。
**依賴解析**:主要分析模塊接口,對模塊內部複雜依賴的深度解析有限。

如何使用

安裝工具
使用Python的`uv`包管理器或Docker安裝Terraform Ingest。推薦使用`uv`以獲得最佳體驗。
創建配置文件
初始化一個配置文件模板,然後編輯它,添加你要分析的Terraform模塊倉庫地址。
(可選)自動導入倉庫
如果你有GitHub組織或GitLab群組,可以直接從中導入所有Terraform倉庫,快速填充配置。
執行模塊攝取與分析
運行攝取命令,工具會根據配置下載倉庫、分析模塊並構建向量搜索索引。
搜索與使用
索引構建完成後,即可通過命令行搜索,或啟動MCP服務器供AI助手使用。

使用案例

為新項目尋找合適的AWS網絡模塊
開發者小明開始一個新的AWS項目,需要搭建包含公有和私有子網、NAT網關的VPC。他不想從頭編寫複雜的Terraform代碼,希望找到一個經過驗證的社區模塊。
通過AI助手查詢內部模塊庫
團隊已將內部開發的Terraform模塊庫接入了Terraform Ingest。小美在Claude Desktop中編寫基礎設施代碼時,可以直接向AI助手詢問可用的模塊。
批量分析並對比多個類似模塊
架構師老張需要評估幾個不同的AWS EKS(Kubernetes)Terraform模塊,以決定哪個最適合公司的安全標準和運維模式。

常見問題

我需要為私有倉庫配置Git憑證嗎?
MCP服務器是什麼?我為什麼需要它?
數據存儲在哪裡?安全嗎?
如何更新索引?比如倉庫新增了一個模塊。
支持哪些嵌入模型?一定要用OpenAI或Claude的API嗎?

相關資源

官方詳細文檔
包含完整的配置項說明、API接口文檔、高級用法和故障排除指南。
MCP使用示例與配置指南
專門講解如何將Terraform Ingest配置為MCP服務器並與Claude Desktop等工具集成的實用指南。
示例項目倉庫
一個包含大量自定義模塊的示例倉庫,非常適合用來測試和體驗工具的全部功能。
GitHub項目主頁
源代碼、問題反饋、版本發佈和貢獻指南。
Model Context Protocol (MCP) 官網
瞭解MCP協議的背景、規範和其他可用工具,深化對AI助手擴展能力的理解。

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

R
Rsdoctor
Rsdoctor 是一款專為 Rspack 生態系統打造的構建分析工具,全面兼容 webpack,提供可視化構建分析、多維度性能診斷及智能優化建議,幫助開發者提升構建效率與工程質量。
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Next.js開發工具MCP服務器,為Claude、Cursor等AI編程助手提供Next.js開發工具和實用程序,包括運行時診斷、開發自動化和文檔訪問功能。
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Testkube是一個面向雲原生應用的測試編排與執行框架,提供統一平臺來定義、運行和分析測試,支持現有測試工具和Kubernetes基礎設施。
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MCP Windbg
一個MCP服務器,將AI模型與WinDbg/CDB集成,用於分析Windows崩潰轉儲文件和進行遠程調試,支持自然語言交互執行調試命令。
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R
Runno
Runno是一個JavaScript工具包集合,用於在瀏覽器和Node.js等環境中安全地運行多種編程語言的代碼,通過WebAssembly和WASI實現沙盒化執行,支持Python、Ruby、JavaScript、SQLite、C/C++等語言,並提供Web組件、MCP服務器等集成方式。
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N
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Netdata是一個開源即時基礎設施監控平臺,提供每秒級指標收集、可視化、機器學習驅動的異常檢測和自動化告警,無需複雜配置即可實現全棧監控。
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M
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Mapbox MCP服務器是一個Node.js實現的模型上下文協議服務器,為AI應用提供Mapbox地理空間API的訪問能力,包括地理編碼、興趣點搜索、路線規劃、等時線分析和靜態地圖生成等功能。
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Uniprof
uniprof是一個簡化CPU性能分析的工具,支持多種編程語言和運行時,無需修改代碼或添加依賴,可通過Docker容器或主機模式進行一鍵式性能剖析和熱點分析。
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Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
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