mcp-azure-landing-zone
Enables AI assistants to inspect and audit Azure Landing Zones by inventorying resources, auditing tagging, evaluating policy compliance, and detecting infrastructure drift, all in read-only mode.
README
mcp-azure-landing-zone
Servidor MCP (Model Context Protocol) que permite a un asistente de IA (Claude Desktop, Claude Code, o cualquier cliente MCP) inspeccionar y auditar una Azure Landing Zone:
- Inventariar los recursos desplegados en una subscripción.
- Auditar el gobierno de etiquetado (recursos sin tags).
- Evaluar el cumplimiento de Azure Policy vía Policy Insights.
- Detectar drift de infraestructura ejecutando
terraform planen local.
Todas las operaciones son de solo lectura: el servidor nunca crea, modifica ni elimina
recursos, y nunca ejecuta terraform apply.
Índice de documentación
| Documento | Contenido |
|---|---|
| docs/01-instalacion.md | Requisitos, instalación paso a paso, verificación |
| docs/02-configuracion.md | Llenado de config.yaml, variables de entorno, autenticación y permisos de Azure |
| docs/03-herramientas.md | Referencia de cada herramienta: parámetros, salida, ejemplos |
| docs/04-uso.md | Registro en Claude Desktop / Claude Code y prompts de ejemplo |
| docs/05-troubleshooting.md | Errores frecuentes y su solución |
Arquitectura
┌──────────────────┐ stdio (JSON-RPC) ┌─────────────────────────────┐
│ Claude Desktop │ ───────────────────► │ server.py (FastMCP) │
│ / Claude Code │ ◄─────────────────── │ "Azure Landing Zone Asst." │
└──────────────────┘ └──────────┬──────────────────┘
│
┌────────────────────────────┼────────────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌───────────────────┐ ┌────────────────────┐ ┌────────────────────┐
│ tools/resources.py│ │ tools/policy.py │ │ tools/terraform.py │
│ ResourceMgmtClient│ │ PolicyInsightsClient│ │ subprocess: plan │
└─────────┬─────────┘ └──────────┬─────────┘ └─────────┬──────────┘
│ DefaultAzureCredential │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────────────────────────────┐ ┌──────────────────────┐
│ Azure Resource Manager (ARM) │ │ Terraform + state │
└──────────────────────────────────────┘ └──────────────────────┘
Estructura de ficheros
mcp-azure-landing-zone/
├── server.py # Punto de entrada MCP (FastMCP, transporte stdio)
├── config.yaml # Configuración activa (NO subir a git si lleva datos reales)
├── config.example.yaml # Plantilla de configuración
├── requirements.txt # Dependencias
├── .env.example # Plantilla de variables de entorno
├── terraform/ # Configuración Terraform de la Landing Zone
│ ├── versions.tf # Versiones y backend
│ ├── providers.tf # Provider azurerm
│ ├── variables.tf # Variables de entrada
│ ├── main.tf # Data sources y ejemplo de importación
│ └── outputs.tf # Outputs de la configuración
├── tools/
│ ├── __init__.py
│ ├── resources.py # get_full_subscription_topology / get_untagged_resources / list_resources
│ ├── policy.py # get_policy_states
│ └── terraform.py # run_terraform_plan
└── docs/ # Documentación detallada
Inicio rápido (5 minutos)
cd /Users/juancarlosmartinez/PycharmProjects/mcp-azure-landing-zone
# 1. Dependencias
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
# 2. Autenticación en Azure
az login
az account show --query id -o tsv # copia este id
# 3. Configuración: pega el id en config.yaml -> azure.default_subscription_id
# y ajusta terraform.working_dir
# 4. Verificación
.venv/bin/python -c "import server; print(server.get_server_configuration())"
# 5. Arranque manual (se queda esperando JSON-RPC por stdin: es lo correcto)
.venv/bin/python server.py
Registro en Claude Desktop
(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"azure-landing-zone": {
"command": "/Users/juancarlosmartinez/PycharmProjects/mcp-azure-landing-zone/.venv/bin/python",
"args": ["/Users/juancarlosmartinez/PycharmProjects/mcp-azure-landing-zone/server.py"]
}
}
}
Detalles y alternativas en docs/04-uso.md.
Herramientas expuestas
| Herramienta | Qué hace | Requiere |
|---|---|---|
get_subscription_topology |
Mapa jerárquico por resource group + resumen agregado, optimizado en tokens | Rol Reader en Azure |
list_azure_resources |
Inventario plano con id ARM completo (filtrable por resource group) | Rol Reader en Azure |
list_untagged_resources |
Recursos sin ninguna etiqueta, ordenados por grupo | Rol Reader en Azure |
get_policy_compliance |
Estado Compliant/NonCompliant por política y recurso | Lectura en Policy Insights |
detect_infrastructure_drift |
terraform plan -no-color -detailed-exitcode |
Terraform en el PATH + backend accesible |
get_server_configuration |
Configuración activa del servidor (diagnóstico) | — |
Eficiencia en tokens
get_subscription_topology está diseñada para que Claude pueda analizar toda la
infraestructura sin saturar el contexto. Medido sobre una subscripción real de
42 resource groups y 1 634 recursos:
| Modo | Tokens aprox. |
|---|---|
include_resources=true (detalle completo) |
~54 700 |
max_resources_per_group=5 |
~8 000 |
include_resources=false (solo resumen) |
~3 076 |
Los contadores agregados son idénticos en los tres modos. La estrategia
recomendada es empezar por el resumen y bajar al detalle solo del grupo que
interese con list_azure_resources.
Referencia completa con formatos de entrada/salida en docs/03-herramientas.md.
Estado actual del entorno
Comprobado el 2026-07-28 en esta máquina:
| Elemento | Estado |
|---|---|
| Dependencias Python | Instaladas en .venv (Python 3.14) |
Azure CLI (az) |
Instalado y con sesión iniciada |
terraform |
v1.15.8 instalado desde el tap hashicorp/tap |
terraform/ |
Inicializado (terraform init) y con línea base aplicada → SIN DRIFT |
config.yaml |
Apuntando a la subscripción real y al directorio terraform/ |
Las cinco herramientas se han ejecutado con éxito contra la subscripción real.
Seguridad
- El servidor no almacena credenciales. Usa
DefaultAzureCredential, que resuelve la identidad en cadena (variables de entorno → identidad administrada → Azure CLI → …). - El navegador interactivo está deshabilitado (
exclude_interactive_browser_credential=True) para que el proceso nunca se quede colgado esperando un login en un servidor sin interfaz. terraform planse ejecuta conshell=Falsey lista de argumentos explícita: ninguna entrada del modelo puede inyectar comandos adicionales.- Los logs van a stderr; stdout está reservado al protocolo MCP.
config.yamlpuede contener identificadores de subscripción: añádelo a.gitignoresi el repositorio es público (verconfig.example.yamlcomo plantilla versionable).
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