MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

azure-image-builder

hashicorp
Обновлено 2 days ago
9 просмотров
631
75
631
Посмотреть на GitHub
Метаdesign

О программе

Этот навык Claude создает пользовательские образы виртуальных машин Azure с использованием сборщика azure-arm от Packer, формируя как управляемые образы, так и образы для Azure Compute Gallery. Он предназначен для разработчиков, которым необходимо создавать стандартизированные, предварительно настроенные образы машин для развертывания. Навык обрабатывает аутентификацию и конфигурацию, требуемые для Azure, хотя пользователям следует учитывать, что сборки влекут затраты и обычно занимают от 15 до 45 минут.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add hashicorp/agent-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/hashicorp/agent-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/hashicorp/agent-skills.git ~/.claude/skills/azure-image-builder

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Azure Image Builder

Build Azure managed images and Azure Compute Gallery images using Packer's azure-arm builder.

Reference: Azure ARM Builder

Note: Building Azure images incurs costs (compute, storage, data transfer). Builds typically take 15-45 minutes depending on provisioning and OS.

Basic Managed Image

packer {
  required_plugins {
    azure = {
      source  = "github.com/hashicorp/azure"
      version = "~> 2.0"
    }
  }
}

variable "client_id" {
  type      = string
  sensitive = true
}

variable "client_secret" {
  type      = string
  sensitive = true
}

variable "subscription_id" {
  type = string
}

variable "tenant_id" {
  type = string
}

variable "resource_group" {
  type    = string
  default = "packer-images-rg"
}

locals {
  timestamp = regex_replace(timestamp(), "[- TZ:]", "")
}

source "azure-arm" "ubuntu" {
  client_id       = var.client_id
  client_secret   = var.client_secret
  subscription_id = var.subscription_id
  tenant_id       = var.tenant_id

  managed_image_resource_group_name = var.resource_group
  managed_image_name                = "my-app-${local.timestamp}"

  os_type         = "Linux"
  image_publisher = "Canonical"
  image_offer     = "0001-com-ubuntu-server-jammy"
  image_sku       = "22_04-lts-gen2"

  location = "East US"
  vm_size  = "Standard_B2s"

  azure_tags = {
    Name      = "my-app"
    BuildDate = local.timestamp
  }
}

build {
  sources = ["source.azure-arm.ubuntu"]

  provisioner "shell" {
    inline = [
      "sudo apt-get update",
      "sudo apt-get upgrade -y",
    ]
  }
}

Azure Compute Gallery

source "azure-arm" "ubuntu" {
  client_id       = var.client_id
  client_secret   = var.client_secret
  subscription_id = var.subscription_id
  tenant_id       = var.tenant_id

  os_type         = "Linux"
  image_publisher = "Canonical"
  image_offer     = "0001-com-ubuntu-server-jammy"
  image_sku       = "22_04-lts-gen2"

  location = "East US"
  vm_size  = "Standard_B2s"

  shared_image_gallery_destination {
    resource_group       = "gallery-rg"
    gallery_name         = "myImageGallery"
    image_name           = "ubuntu-webapp"
    image_version        = "1.0.${formatdate("YYYYMMDD", timestamp())}"
    replication_regions  = ["East US", "West US 2"]
    storage_account_type = "Standard_LRS"
  }
}

Authentication

Service Principal

# Create service principal
az ad sp create-for-rbac \
  --name "packer-sp" \
  --role Contributor \
  --scopes /subscriptions/<subscription-id>

# Set environment variables
export ARM_CLIENT_ID="<client-id>"
export ARM_CLIENT_SECRET="<client-secret>"
export ARM_SUBSCRIPTION_ID="<subscription-id>"
export ARM_TENANT_ID="<tenant-id>"

Managed Identity

source "azure-arm" "ubuntu" {
  use_azure_cli_auth = true
  subscription_id    = var.subscription_id
  # ... rest of configuration
}

Build Commands

# Set authentication
export ARM_CLIENT_ID="your-client-id"
export ARM_CLIENT_SECRET="your-client-secret"
export ARM_SUBSCRIPTION_ID="your-subscription-id"
export ARM_TENANT_ID="your-tenant-id"

# Initialize plugins
packer init .

# Validate template
packer validate .

# Build image
packer build .

Common Issues

Authentication Failed

  • Verify service principal credentials
  • Ensure Contributor role on resource group
  • Check subscription and tenant IDs

Compute Gallery Version Exists

  • Image versions are immutable
  • Use unique version numbers with date/build number
  • Cannot overwrite existing versions

Timeout During Provisioning

  • Check network connectivity from build VM
  • Verify NSG rules allow required traffic
  • Increase timeout if needed

References

GitHub репозиторий

hashicorp/agent-skills
Путь: packer/builders/skills/azure-image-builder
0
doormat-managed

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык