# Terraform-Unterstützung in Maguyva: Infrastruktur-Kontext für KI-Agents Canonical source: https://maguyva.ai/de/languages/terraform License: text under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/); code samples under [MIT-0](https://opensource.org/license/mit-0); the Maguyva name, logos, brand assets and other code are not covered. Details: [maguyva.ai/license](https://maguyva.ai/license). Maguyva unterstützt Terraform mit AST-Parsing und Symbolextraktion, damit KI-Agents Module, Locals, Variablen, Resource-Referenzen und dynamische Infrastrukturmuster nachverfolgen können, bevor sie Änderungen vorschlagen. ## Unterstützungsüberblick - Stufe: AST- und Symbol-Support - Infrastruktur - Dateiendungen: .tf, .tfvars - Echtes AST-Parsing für syntaxbewusste Suche und strukturellen Kontext. - Benannte Symbole speisen semantisches Lookup und Cross-Referenzierung. Graph-Navigation ist verfügbar, wenn die Beziehungsextraktion aktiviert ist. - Diese Sprache wird für die Suche indexiert, derzeit aber nicht im Code-Graph persistiert. - AST-Parsing und Symbolextraktion sind beide verfügbar. ## Am besten geeignet - Plattform-Teams, die wiederverwendbare Terraform-Module, Environment-Ordner und gemeinsam genutzte Infrastrukturmuster verwalten. - Repositories, in denen App-Code-Änderungen oft entsprechende Infrastruktur-Anpassungen oder eine Impact-Prüfung erfordern. - Agent-Workflows, die Referenzen und den Auswirkungsradius verstehen müssen, bevor Infrastrukturdefinitionen angefasst werden. ## Agent-Abläufe - Nachvollziehen, wie Variablen, Locals, Module und Resources zusammenhängen, bevor ein Plan bearbeitet wird. - Environment-Varianten und Modulnutzung vergleichen, um Änderungen konsistent zu halten. - Wahrscheinliche Downstream-Auswirkungen prüfen, bevor der Agent eine Infrastrukturänderung vorschlägt. ## Warum Terraform Kontext auf Repository-Ebene braucht Infrastrukturcode ist der Bereich, in dem viel KI-Tooling still und leise auf oberflächliche Textverarbeitung zurückfällt. Das reicht nicht aus. Terraform-Änderungen sind meist sensibel, referenzlastig und über Module, Locals, Variablen, Data Sources und umgebungsspezifische Ordner verteilt. Der schwierige Teil ist zu verstehen, wie die Konfiguration zusammenhängt, bevor man sie ändert. Deshalb ist Terraform-Unterstützung wichtig, selbst wenn dein Hauptanwendungscode woanders liegt. Wenn das Repository Infrastrukturcode enthält, muss der Agent ihn als Teil desselben Systems sehen, nicht als Anhang, über den er raten soll. ## Wie Maguyva Agents beim Verständnis von Terraform hilft Maguyva unterstützt Terraform strukturell, was die nützliche Grundlage ist, um Modulreferenzen, Variablenflüsse und Ressourcenbeziehungen nachzuvollziehen. Das zählt umso mehr, sobald der Code `count`, `for_each`, dynamische Blöcke und gemeinsam genutzte Module verwendet, die die tatsächliche Plan-Struktur schwerer aus einem kurzen Überblick erkennbar machen. Der praktische Nutzen ist, dass der Agent Fragen auf Repository-Ebene beantworten kann, etwa "wo wird dieses Modul wiederverwendet?", "was hängt von dieser Variable ab?" oder "welche Umgebungsordner weichen vom Muster ab?", bevor er eine Änderung vorschlägt. ## Was das über die Sprachabdeckung von Maguyva zeigt Terraform ist ein guter Test dafür, ob Sprachabdeckung tatsächlich nützlich ist. Es zeigt, ob Maguyva Anwendungscode, operativen Code und Infrastruktur als ein einziges Problem auf Repository-Ebene behandeln kann, statt als getrennte Inseln. Wenn deine Infrastruktur neben Servicecode liegt, ist der [Go](/de/languages/go)-Guide die naheliegendste Backend-Ergänzung. Wenn dasselbe Repository auch Web- oder Plattform-Pakete enthält, ist die benachbarte [TypeScript](/de/languages/typescript)-Seite die richtige Anlaufstelle. ## Wann diese Seite nützlich ist Nutze diese Seite, wenn die Frage lautet: "Kann der Agent auch Infrastrukturkontext behalten?" Das ist eine realistischere Frage, als nur nach Anwendungssprachen zu fragen. Für die reine Matrix nutze [Kompatibilität](/de/docs/compatibility). ## Engine-Einordnung - Import-Normalisierung entfernt `module` und `source`, was modulweite Referenzen leichter vergleichbar macht. - Die Sprachregeln von Terraform erkennen Referenzen auf `var`, `local`, `module`, `data` und Ressourcen für die Beziehungsextraktion, aber die aktuelle Graph-Richtlinie speichert sie nicht im Code-Graph von Maguyva. - Terraform-spezifischer Kontrollfluss wie `count`, `for_each` und dynamische Blöcke wird als eigenständige Struktur behandelt, nicht als reiner Text. ## Nützliche MCP-Einstiegspunkte - `get_task_context`: Nutz es für Prompts wie „verfolge, wie der VPC-Modul-Output Daten für den ECS-Service liefert“, wenn du schnell eine zusammengesetzte Antwort brauchst. - `text_pattern_search`: Nutz exakten Text für Ressourcen-Adressen, Modulnamen oder Variablen-Schlüssel, bevor du die Analyse erweiterst.