实践操作：使用MCP流水线构建AWS资源（选项1）
现代云资源配置：MCP 遇见 GitHub Actions（选项2）
使用MCP服务器和GitHub Actions实现AWS资源部署自动化（选项3）
🧭 会议概览
在本次会议中，我们将探讨如何 模型上下文协议（MCP）服务器 与……集成 GitHub Actions（GitHub 操作） 实现基础设施配置的自动化 AWS Cloud（亚马逊网络服务云）。 我们将介绍MCP如何实现自然语言驱动的自动化，以及我们如何利用它 Copilot + MCP + Terraform（可译为：协同助手（Copilot）+ 云管理平台（MCP）+ Terraform） 来启动真实的云资源——全部来自 VS Code（Visual Studio Code，简称VS Code）。
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目录
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引言
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什么是MCP服务器
MCP（多路复用器/控制器/某种特定系统或协议的缩写，具体含义需根据上下文确定）详情。。。
🧩 什么是MCP服务器？
MCP（模型上下文协议） 这是一个由OpenAI设计的开放标准，旨在以安全且结构化的方式将人工智能模型（如ChatGPT或GitHub Copilot）与外部工具、数据和服务连接起来。
关键概念
- MCP 服务器： 一个本地或远程服务，提供AI工具可使用的功能（API、数据或自动化）。
- MCP 客户端： 与MCP服务器进行通信的接口（例如，ChatGPT、Copilot、VS Code）。
- 协议层： 确保人工智能与您所处环境之间进行结构化、安全的交互。
为什么选择MCP？
- 启用 人工智能驱动的自动化 使用现有的DevOps工具。
- 标准化集成之间的（关系/流程） 大型语言模型（LLMs）和基础设施即代码 工具。
- 带来 情境感知 并且 安全的执行边界 到人工智能工作流程。
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🌱 MCP服务器的演变
| 阶段 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| v0.1（概念版） | AI工具只能通过扩展或插件进行对话。 | ChatGPT插件 |
| v0.2（协议） | MCP简介——AI与工具之间的结构化协议 | 早期OpenAI MCP规范 |
| v1.0（服务器生态系统） 社区和供应商开始构建用于CI/CD、IaC（基础设施即代码）、安全的MCP服务器。 | mcp-server-terraform， mcp-server-aws， mcp-server-github |
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🛠️ 介绍 mcp-server-terraform
mcp-server-terraform 连接AI工具与Terraform CLI。 它允许GitHub Copilot或ChatGPT（支持MCP）进行：
- 创建、规划和应用Terraform配置
- 生成
.tf按需代码 - 安全地管理状态
- 自动化基础设施部署工作流程
好处
- 自然语言基础设施即代码（IaC）询问Copilot“在AWS中创建一个VPC”，它就会生成Terraform代码。
- 可重用环境MCP负责处理状态和工作区的设置。
- 已准备好集成与GitHub Actions、VS Code以及本地Terraform CLI配合良好。
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⚙️ GitHub Actions 简介
GitHub Actions 是一个CI/CD平台，可直接从您的GitHub仓库自动化构建、测试和部署工作流。
为何要将MCP与GitHub Actions结合使用？
- MCP 智能地生成和管理 Terraform 代码。
- GitHub Actions 在云端安全地运行 Terraform 工作流。
- 它们共同构成了一个 由AI驱动的DevSecOps流水线。
示例操作：
name: Deploy AWS Infra
on: [push]
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: hashicorp/setup-terraform@v3
with:
terraform_version: 1.9.8
- name: Terraform Init & Apply
run: |
terraform init
terraform apply -auto-approve
## TODO
- mcp‑server‑terraform
- mcp‑server‑brave‑search
- mcp‑server‑docker
# Github Copilot
https://code.visualstudio.com/docs/copilot/overview
# Terraform
https://developer.hashicorp.com/terraform/mcp-server/deploy#run-in-docker