AI Infrastructure Agent

Управляйте инфраструктурой AWS с помощью естественного языка с AI Infrastructure Agent. Поддержка нескольких AI-провайдеров, безопасный пробный режим (dry-run), интеллектуальное планирование и визуальная панель для упрощения DevOps.

Инструменты разработчика Деплой и DevOps Облачная инфраструктура ★ 38 GitHub (38 ★)

AI Infrastructure Agent — это интеллектуальная система, предназначенная для упрощения управления инфраструктурой AWS. Она преобразует команды на естественном языке в исполняемые операции AWS, используя передовые модели ИИ: OpenAI GPT, Google Gemini или Anthropic Claude. Агент уделяет первостепенное внимание безопасности благодаря встроенному обнаружению конфликтов, режиму пробного запуска и интеллектуальному планированию, представляя планы выполнения на проверку пользователю перед активацией. Система также поддерживает управление состоянием, подобное Terraform, и предоставляет веб-панель для интуитивного взаимодействия и мониторинга развертывания инфраструктуры в реальном времени.

Ключевые возможности

01Веб-панель для визуального управления

02Безопасность прежде всего (обнаружение конфликтов и режим пробного запуска)

03Интеллектуальное планирование и управление состоянием, подобное Terraform

04Интерфейс на естественном языке

05Поддержка нескольких провайдеров ИИ (OpenAI, Google Gemini, Anthropic)

0638 звезд на GitHub

Варианты использования

01Автоматизация рутинных задач и предоставление инфраструктуры AWS.

02Создание базовой инфраструктуры AWS, например инстансов EC2 или баз данных RDS, с помощью простых запросов на естественном языке.

03Развертывание сложных многоуровневых веб-приложений с балансировкой нагрузки, автоматическим масштабированием и безопасными сетевыми конфигурациями.

04Настройка сред разработки, стейджинга или аварийного восстановления в разных регионах AWS.

AI Infrastructure Agent

⚠️ Proof of Concept Project: This repository contains a proof-of-concept implementation of an AI-powered infrastructure management agent. It is currently in active development and not intended for production use. We plan to release a production-ready version in the future. Use at your own risk and always test in development environments first.

Intelligent AWS infrastructure management through natural language interactions

What is AI Infrastructure Agent?

AI Infrastructure Agent is an intelligent system that allows you to manage AWS infrastructure using natural language commands. Powered by advanced AI models (OpenAI GPT, Google Gemini, or Anthropic Claude), it translates your infrastructure requests into executable AWS operations while maintaining safety through conflict detection and resolution.

Key Features

Natural Language Interface - Describe what you want, not how to build it
Multi-AI Provider Support - Choose between OpenAI, Google Gemini, or Anthropic
Safety First - Built-in conflict detection and dry-run mode
Web Dashboard - Visual interface for infrastructure management
Smart Planning - AI generates and explains execution plans before acting
Terraform-like state - Maintains accurate infrastructure state

Example Usage

Imagine you want to create AWS infrastructure with a simple request:

"Create an EC2 instance for hosting an Apache Server with a dedicated security group that allows inbound HTTP (port 80) and SSH (port 22) traffic."

Here's what happens:

1. AI Analysis & Planning

The AI agent analyzes your request and creates a detailed execution plan:

---
title: AI Infrastructure Agent - Execution Plan
---
flowchart LR
    C[Plan Created] --> D[Get Default VPC]
    D --> E[Create Security Group<br/>for Apache Server]
    E --> F[Add HTTP & SSH<br/>Ingress Rule]
    F --> H[Get Latest<br/>Amazon Linux 2 AMI]
    H --> I[Get Default Subnet]
    I --> J[Create EC2 Instance<br/>for Apache Server]

The agent presents the plan for your review:

Shows exactly what will be created
Waits for your approval

2. Execution & Monitoring

Once approved, the agent:

Creates resources in the correct order
Monitors progress in real-time
Handles dependencies automatically
Reports completion status

Prerequisites

Go 1.24.2+ - Programming language runtime
AWS Account - With appropriate IAM permissions
AI Provider API Key - Choose from: OpenAI API Key, Google Gemini API Key, Anthropic API Key

Quick Installation

Automated Installation (Recommended)

# Clone the repository
git clone https://github.com/VersusControl/ai-infrastructure-agent.git
cd ai-infrastructure-agent

# Run the installation script
./scripts/install.sh

The installation script will:

✅ Check and install Go 1.24.2+
✅ Setup AWS CLI (if needed)
✅ Create necessary directories
✅ Build both MCP server and Web UI
✅ Create configuration files
✅ Generate launcher scripts

Manual Installation

Click to expand manual installation steps

# 1. Install Go 1.24.2+
# Visit: https://golang.org/dl/

# 2. Install AWS CLI
# Visit: https://aws.amazon.com/cli/

# 3. Clone and build
git clone https://github.com/VersusControl/ai-infrastructure-agent.git
cd ai-infrastructure-agent

# 4. Install dependencies
go mod download
go mod tidy

# 5. Build applications
go build -o bin/web-ui cmd/web/main.go

# 6. Create directories
mkdir -p bin logs backups tmp

# 7. Setup configuration
cp config.openai.yaml.example config.yaml

Configuration

1. Edit Configuration File

# Edit the main configuration
nano config.yaml

2. Set Your AI Provider

Choose your preferred AI provider in config.yaml:

agent:
  provider: "openai"          # Options: openai, gemini, anthropic
  model: "gpt-4"             # Model to use
  max_tokens: 4000
  temperature: 0.1
  dry_run: true              # Start with dry-run enabled
  auto_resolve_conflicts: false

3. Set Environment Variables

# For OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

# For Google Gemini
export GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key"

# For Anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"

4. Configure AWS Credentials

# Configure AWS CLI
aws configure

# Or set environment variables
export AWS_ACCESS_KEY_ID="your-access-key"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret-key"
export AWS_DEFAULT_REGION="us-west-2"

Getting Started

Start the Web UI

./scripts/run-web-ui.sh

Access the Dashboard

Open your browser and navigate to:

http://localhost:8080

Usage Examples

Basic Infrastructure Requests

# Simple EC2 instance
"Create a t3.micro EC2 instance with Ubuntu 22.04"

# Web server setup
"Deploy a load-balanced web application with 2 EC2 instances behind an ALB"

# Database setup
"Create an RDS MySQL database with read replicas in multiple AZs"

# Complete environment
"Set up a development environment with VPC, subnets, EC2, and RDS"

Advanced Scenarios

# Multi-tier architecture
"Create a 3-tier web application with web servers, app servers, and database"

# Auto-scaling setup
"Deploy an auto-scaling group that scales based on CPU utilization"

# Secure environment
"Create a secure environment with private subnets and NAT gateway"

# Disaster recovery
"Set up a disaster recovery environment in a different region"

Architecture

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Web Interface │    │   MCP Server    │    │   AWS Services  │
│                 │    │                 │    │                 │
│  ┌─────────────┐│    │ ┌─────────────┐ │    │ ┌─────────────┐ │
│  │ Dashboard   ││◄──►│ │ Agent Core  │ │◄──►│ │ EC2         │ │
│  │ Forms       ││    │ │ AI Provider │ │    │ │ RDS         │ │
│  │ Monitoring  ││    │ │ AWS Client  │ │    │ │ VPC         │ │
│  └─────────────┘│    │ │ State Mgmt  │ │    │ │ ALB         │ │
└─────────────────┘    │ └─────────────┘ │    │ │ Auto Scaling│ │
                       └─────────────────┘    │ └─────────────┘ │
                                              └─────────────────┘

Components

Web Interface: React-based dashboard for visual interaction
MCP Server: Core agent implementing Model Context Protocol
Agent Core: AI-powered decision making and planning
AWS Client: Secure AWS SDK integration
State Management: Infrastructure state tracking and conflict resolution

Safety Features

Dry Run Mode

All operations can be run in "dry-run" mode first:

Shows exactly what would be created/modified/deleted
Estimates costs before execution
No actual AWS resources are touched

State Management

Maintains accurate infrastructure state
Detects drift from expected configuration

Contributing

Fork the repository
Create a feature branch: git checkout -b feature-name
Make your changes
Run tests
Commit: git commit -m "Add feature"
Push: git push origin feature-name
Create a Pull Request

Documentation

Command Reference

MCP Server Commands (coming soon)
Web API Reference (coming soon)
Configuration Guide (coming soon)

Tutorials

Getting Started Tutorial

Troubleshooting

Common Issues

AWS Authentication Issues

# Check AWS credentials
aws sts get-caller-identity

# Verify permissions
aws iam get-user

# Test basic AWS access
aws ec2 describe-regions

AI Provider API Issues

# Check API key is set
echo $OPENAI_API_KEY

# Test API connection
curl -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     https://api.openai.com/v1/models

Port Already in Use

# Check what's using the port
lsof -i :8080
lsof -i :3000

# Kill processes if needed
kill -9 <pid>

# Or change ports in config.yaml

Go Build Issues

# Clean module cache
go clean -modcache

# Re-download dependencies
go mod download
go mod tidy

# Rebuild
go build ./...

Security Considerations

API Keys: Never commit API keys to version control
AWS Permissions: Use least-privilege IAM policies
Network Security: Run in private networks when possible
Audit Logging: Enable comprehensive logging for compliance
Dry Run: Always test in dry-run mode first

Roadmap

Current Version (v0.1.0 - PoC)

✅ Basic natural language processing
✅ Core AWS resource management
✅ Web dashboard
✅ MCP protocol support

Upcoming Features (v0.2.0)

🔄 Enhanced conflict resolution
🔄 Cost optimization recommendations
🔄 Infrastructure templates
🔄 Role-based access control

🤝 Community & Support

GitHub Issues: Report bugs and request features
Discussions: Community discussions

📄 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

⚖️ Disclaimer

This is a proof-of-concept project. While we've implemented safety measures like dry-run mode and conflict detection, always:

Test in development environments first
Review all generated plans before execution
Maintain proper AWS IAM permissions
Monitor costs and resource usage
Keep backups of critical infrastructure

The authors are not responsible for any costs, data loss, or security issues that may arise from using this software.

Built with ❤️ by the DevOps VN Team

Empowering infrastructure management through AI

⭐ Star this repo | 🐛 Report Bug | 💡 Request Feature

AI Infrastructure Agent

Проект позволяет управлять инфраструктурой AWS через естественный язык. Вы описываете, что нужно, а агент на основе AI (OpenAI, Google Gemini или Anthropic Claude) строит план и выполняет его.

⚠️ Это proof-of-concept. Не предназначен для production. Используйте на свой страх и риск, всегда тестируйте в разработческом окружении.

Возможности

Естественный язык: пишите «создай EC2 для Apache с открытыми 80 и 22 портами», а не разбирайтесь в API.
Несколько AI-провайдеров: OpenAI, Google Gemini, Anthropic.
Безопасность: dry-run режим (показывает, что будет сделано, без реальных изменений) и обнаружение конфликтов.
Веб-дашборд: управление через браузер.
Умное планирование: AI генерирует пошаговый план выполнения и ждёт вашего одобрения.
Состояние инфраструктуры: хранит и отслеживает текущее состояние ресурсов, обнаруживает дрейф.

Предварительные требования

Go 1.24.2+
Учётная запись AWS с соответствующими IAM-разрешениями
API-ключ хотя бы одного AI-провайдера: OpenAI, Google Gemini или Anthropic

Быстрая установка

Автоматическая (рекомендуется)

git clone https://github.com/VersusControl/ai-infrastructure-agent.git
cd ai-infrastructure-agent
./scripts/install.sh

Скрипт установит Go, настроит AWS CLI, создаст директории, соберёт MCP-сервер и веб-интерфейс, создаст конфигурационные и запускающие скрипты.

Ручная установка

# 1. Установите Go 1.24.2+ (https://golang.org/dl/)
# 2. Установите AWS CLI (https://aws.amazon.com/cli/)

# 3. Клонируйте и соберите
git clone https://github.com/VersusControl/ai-infrastructure-agent.git
cd ai-infrastructure-agent
go mod download
go mod tidy
go build -o bin/web-ui cmd/web/main.go
mkdir -p bin logs backups tmp
cp config.openai.yaml.example config.yaml

Настройка

Отредактируйте config.yaml:

agent:
  provider: "openai"          # openai, gemini, anthropic
  model: "gpt-4"
  max_tokens: 4000
  temperature: 0.1
  dry_run: true               # сначала всегда тестируйте в dry-run
  auto_resolve_conflicts: false

Установите переменные окружения API-ключа выбранного провайдера:

export OPENAI_API_KEY="ваш-ключ"
export GEMINI_API_KEY="ваш-ключ"
export ANTHROPIC_API_KEY="ваш-ключ"

Настройте AWS-учётные данные:

aws configure
# или через переменные:
export AWS_ACCESS_KEY_ID="..."
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..."
export AWS_DEFAULT_REGION="us-west-2"

Запуск и использование

./scripts/run-web-ui.sh

Откройте в браузере http://localhost:8080. Дашборд позволяет отправлять запросы на естественном языке, просматривать планы, подтверждать или отклонять выполнение.

Примеры запросов

«Создай t3.micro EC2 с Ubuntu 22.04»
«Разверни веб-приложение с балансировщиком и двумя EC2»
«Создай RDS MySQL с read replica в нескольких зонах»
«Создай среду разработки с VPC, подсетями, EC2 и RDS»
«Разверни auto-scaling группу по CPU»

Архитектура

Система состоит из двух основных частей:

Веб-интерфейс (React) — дашборд для взаимодействия.
MCP-сервер (Go) — ядро агента, которое:
- Получает запрос на естественном языке
- Обращается к AI-провайдеру для генерации плана
- Представляет план пользователю на утверждение
- После одобрения выполняет действия через AWS SDK
- Отслеживает состояние всех ресурсов

Безопасность

Dry-run: все операции сначала запускаются в режиме «показать, что будет сделано». Стоимость оценивается, реальные ресурсы не меняются.
Государственное управление: если состояние ресурсов расходится с ожидаемым — агент обнаружит дрейф.
Никогда не коммитьте API-ключи.
Используйте IAM-политики с минимальными привилегиями.
Запускайте в изолированных сетях, если возможно.

Устранение неполадок

Проблемы с AWS-аутентификацией

aws sts get-caller-identity
aws ec2 describe-regions

Проблемы с API-ключами AI

echo $OPENAI_API_KEY
curl -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" https://api.openai.com/v1/models

Порт занят

lsof -i :8080
kill -9 <PID>
# или измените порт в config.yaml

Проблемы сборки Go

go clean -modcache
go mod download
go mod tidy
go build ./...

Планы развития

Текущая версия (v0.1.0 — PoC)

Базовая обработка естественного языка
Управление основными AWS-ресурсами
Веб-дашборд
Поддержка MCP-протокола

Следующая версия (v0.2.0)

Улучшенное разрешение конфликтов
Рекомендации по оптимизации затрат
Шаблоны инфраструктуры
Управление доступом на основе ролей

Вклад в проект

Форкните репозиторий, создайте ветку feature-name, внесите изменения, запустите тесты и отправьте Pull Request.

Сообщество и поддержка

GitHub Issues — баги и запросы функций
Discussions — обсуждения
Туториал на Medium

Лицензия

MIT — подробнее в файле LICENSE.

Отказ от ответственности

Это proof-of-concept. Мы реализовали меры безопасности (dry-run, обнаружение конфликтов), но вы обязаны:

Всегда тестировать в средах разработки
Проверять все сгенерированные планы перед выполнением
Поддерживать корректные IAM-разрешения
Контролировать расходы и использование ресурсов
Делать резервные копии критической инфраструктуры

Авторы не несут ответственности за любые затраты, потерю данных или проблемы безопасности, возникшие при использовании данного программного обеспечения.

Источник: https://mcpmarket.com/server/ai-infrastructure-agent-1

Ключевые возможности

Варианты использования

AI Infrastructure Agent

What is AI Infrastructure Agent?

Key Features

Example Usage

1. AI Analysis & Planning

2. Execution & Monitoring

Prerequisites

Quick Installation

Automated Installation (Recommended)

Manual Installation

Configuration

1. Edit Configuration File

2. Set Your AI Provider

3. Set Environment Variables

4. Configure AWS Credentials

Getting Started

Access the Dashboard

Usage Examples

Basic Infrastructure Requests

Advanced Scenarios

Architecture

Components

Safety Features

Dry Run Mode

State Management

Contributing

Documentation

Command Reference

Tutorials

Troubleshooting

Common Issues

Security Considerations

Roadmap

Current Version (v0.1.0 - PoC)

Upcoming Features (v0.2.0)

🤝 Community & Support

📄 License

⚖️ Disclaimer

AI Infrastructure Agent

Возможности

Предварительные требования

Быстрая установка

Автоматическая (рекомендуется)

Ручная установка

Настройка

Запуск и использование

Примеры запросов

Архитектура

Безопасность

Устранение неполадок

Проблемы с AWS-аутентификацией

Проблемы с API-ключами AI

Порт занят

Проблемы сборки Go

Планы развития

Вклад в проект

Сообщество и поддержка

Лицензия

Отказ от ответственности

Что такое AI Infrastructure Agent?

Какие операции AWS можно выполнять с его помощью?

Готов ли AI Infrastructure Agent к использованию в продакшене?

Какие AI-провайдеры поддерживает агент?

Как AI Infrastructure Agent обеспечивает безопасность операций?

Комментарии