HashiCorpはTerraform MCP Server、大規模言語モデルがインフラストラクチャをコードとして扱う際の相互作用を改善するために設計されたModel Context Protocolのオープンソース実装をリリースした。リアルタイムTerraform Registryデータ－モジュールのメタデータ、プロバイダのスキーマ、リソースの定義など－を構造化された形式で公開することで、AIシステムは現在の検証済みの構成パターンに基づいて提案できるようになる。
Model Context Protocol（MCP）は、大規模言語モデルが外部システムから構造化された機械可読データをリアルタイムで取得するのを支援するために設計された標準である。静的なトレーニングデータにのみ依存するのではなく、AIツールはMCPを使用してJSON-over-gRPCを介してライブソースをクエリし、根拠のあるコンテキストに基づいた応答を生成できる。Terraform MCP Serverの実装では、このプロトコルがAIシステムとTerraform Registryの間の橋渡しとして機能し、モジュール、プロバイダ、リソース、およびそのスキーマに関するデータを公開する。
このセットアップにより、AIモデルは最新の利用可能なバージョンなどの最新の構成詳細－プロバイダへの入力引数、ポピュラーなモジュールの使用パターン、最新の利用可能なバージョンなど－をMCPエンドポイントに標準化されたクエリを発行することで取得できる。
出典 HashiCorp
このデータを構造化された形式で表面化することで、サーバーはAI支援ツールが最新のTerraform標準および構成により密接に一致するようにする。HashiCorpはまだ具体的な精度向上を主張していないが、このアプローチはモデルが期限切れまたはハードコーディングされたインフラストラクチャ知識に依存する際に発生する問題（ハルシネーション）を軽減するために役立てられると推測するのが適切である。
Terraform MCP Server自体はまだ初期開発段階にあるが、HashiCorpはすでにMicrosoft Build 2025でGitHub Copilotとの統合をデモンストレーションしており、開発者がIDEから直接ライブレジストリデータに基づいたコンテキストに基づくTerraformのリコメンドを取得できる。
独立したプロジェクトもTerraformのためのMCPプロトコルを実験している。terraform-docs-mcpは、AIアシスタントのためにモジュールメタデータを表面化するNode.jsベースのMCPサーバーを実装し、Terraformエコシステム外でレジストリデータを公開するための軽量な代替手段を提供している。一方、tfmcpは、ClaudeのようなLLMを介してTerraformワークフローを管理するためのCLI駆動アプローチを探求し、構成ファイルの読み取りや計画の分析などのタスクを構造化されたプロンプトを通じて可能にしている。これらのコミュニティの取り組みはHashiCorpの実装に依存していないが、MCPエコシステムがインフラストラクチャ知識への機械可読インターフェースとして関心が高まっていることを示している。
他の新たな取り組みとともに、Terraform MCP Serverは開発者のワークフローを統一するためのAI支援ツールのより広範なパターンの一例である。HashiCorpはMCPの背後にある戦略的意図を明示していないが、このようなプロトコルの採用は製品固有のAI統合から、アシスタント、クライアント、および自動化ワークフローの多様なエコシステムをサポートするために設計された相互運用可能なインターフェースへのシフトを示唆している。