支持从 AWS、阿里云、GCP、华为云、Azure 向腾讯云迁移的 Landing Zone 全流程客户端。通过远程 MCP Server 自动完成:扫描源云资源(5朵云13种资源)、AI智能填充调研问卷、生成设计文档、生成Terraform代码。当用户提到云迁移、Landing Zone、Terraform、扫...
LZ Create — 多云迁移到腾讯云 Landing Zone 客户端
功能概述
LZ Create — 多云迁移到腾讯云 Landing Zone 客户端是一项面向实际任务的技能,主要用于支持从 AWS、阿里云、GCP、华为云、Azure 向腾讯云迁移的全流程自动化工具;自动扫描源云 13 种资源(VPC/CVM/RDS/Redis/TKE/CLB/COS 等),AI 生成设计文档和 Terraform 代码;
核心要点
- MCP Server 地址;
- 如用户指定了其他 MCP 地址,使用用户指定的地址。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
LZ Create — 多云迁移到腾讯云 Landing Zone 客户端
支持从 AWS、阿里云、GCP、华为云、Azure 向腾讯云迁移的全流程自动化工具。 自动扫描源云 13 种资源(VPC/CVM/RDS/Redis/TKE/CLB/COS 等),AI 生成设计文档和 Terraform 代码。
MCP Server 地址
默认: http://159.75.221.23/mcp
如用户指定了其他 MCP 地址,使用用户指定的地址。
前置准备
执行任何操作前,先运行连接脚本确认 MCP Server 可用:
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py connect --url http://159.75.221.23/mcp
核心工作流
流程 A:只给凭据,全自动完成(推荐)
用户只需提供源云 AK/SK,无需手动填写任何 Excel。程序自动:生成问卷 → 注入凭据 → 扫描资源 → AI 最佳实践填充全部 26 道题 → 输出已填好的 Excel。
# 一步到位:传入凭据,自动完成一切
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py complete-form
--ak "ASIA..." --sk "AvTR..." --token "IQoJ..."
--cloud AWS --region ap-southeast-3
--account-name myxl-shared
--model qwen3.5:397b-cloud
--output ./FILLED_survey.xlsx
用户也可以传入已填好凭据的 Excel(不传 --ak/--sk 时):
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py complete-form
--excel ./survey_with_creds.xlsx
--output ./FILLED_survey.xlsx
流程 B:标准全流程(分步执行)
适合需要精细控制每个步骤的场景。先用 complete-form 智能填充,它会自动将填好的版本覆盖回 session 中的原始问卷,后续步骤直接用同一个 session_id 即可。
# 1. 智能填充问卷(凭据→扫描→AI 填好→覆盖回 session)
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py complete-form
--ak "..." --sk "..." --token "..."
--cloud AWS --region ap-southeast-3
--output ./FILLED_survey.xlsx
# 记下输出的 Session ID,后续步骤复用
# 2. 生成设计文档(直接复用 session,自动读取已填好的问卷 + 扫描结果)
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py design-doc
--session
--model qwen3.5:397b-cloud
--output ./
# 3. 生成 Terraform 代码(同一 session,设计文档已就绪)
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py terraform
--session
--env nonprod
--model qwen3.5:397b-cloud
--output ./terraform/
流程 C:从已有 Session 继续
如果之前已执行过扫描/设计文档,可通过 session_id 继续后续步骤,无需重新扫描。
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py terraform
--session <之前的 session_id>
--env prod
--model qwen3.5:397b-cloud
命令参考
| 命令 | 功能 | 耗时 |
|---|---|---|
connect |
测试 MCP 连接 | <1s |
generate-survey |
生成空白问卷 | <2s |
complete-form |
一键智能填充 | 1-2min |
scan |
扫描源云资源 | 30-120s |
query-specs |
查询腾讯云规格 | 10-30s |
design-doc |
AI 生成设计文档 | 5-15min |
terraform |
AI 生成 Terraform | 10-30min |
list-files |
列出工作区文件 | <1s |
download |
下载工作区文件 | <1s |
AI 模型
| 模型 | 推荐场景 |
|---|---|
qwen3.5:397b-cloud |
生产推荐 |
minimax-m2.7:cloud |
快速测试 |
qwen3-coder-next:cloud |
Terraform 代码 |
错误处理
Session not found→ 重新执行,会自动创建新 Session凭据读取失败→ 检查 Excel 凭据清单 Sheet 的 AK/SK 是否正确STS Token 过期→ 重新获取临时凭据扫描 0 资源→ 检查 Region 是否正确、凭据是否有只读权限AI 调用失败→ 换模型或稍后重试
详细参考
关于每个 MCP Tool 的完整参数和返回值,参见 {SKILL_DIR}/references/mcp_api.md。
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