GitDiagram
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ
Designs, prices, and deploys AWS/GCP cloud infrastructure from plain-English requirements.เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผลตรวจผ่าน 5/5 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (app.luthersystems.com)
ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน
เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง
ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 2 นาที
ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว · แผน Team/Enterprise ให้เจ้าของ (Owner) เป็นคนเพิ่ม
CustomizeConnectors
คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
กด Continue ผ่านหน้าตรวจการล็อกอินที่ Claude ตรวจเจอ · หัวข้อ Authentication เลือกตามที่ผู้ทำบอก (Sign in now, Sign in when needed หรือ No sign in) แล้วกด Add
+ConnectorsInsideOut (Riley)
ใช้ InsideOut (Riley) บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ InsideOut (Riley) หรือมีชื่อเครื่องมือของ InsideOut (Riley) ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ ChatGPT ได้ ขึ้นกับแผน
MCP แบบเต็ม: ChatGPT Business, Enterprise หรือ Edu บนเว็บ · Pro: ต่อได้ด้วยสิทธิ์อ่านและดึงข้อมูล เครื่องมือที่แก้ข้อมูลอาจใช้ไม่ได้ · Plus: เอกสารยังไม่ยืนยัน ถ้าเห็นเมนูเพิ่ม MCP แบบกำหนดเองในหน้าปลั๊กอิน ลองตามขั้นตอนได้ · ใช้บนเว็บเท่านั้น
Plugins+Add custom MCP server
ใส่ชื่อ แล้ววางที่อยู่ใต้ Connection ติ๊กยอมรับคำเตือน แล้วกด Create as a plugin
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
เปิดแชตใหม่แล้วเลือก InsideOut (Riley) จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์
ใช้ InsideOut (Riley) บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ InsideOut (Riley) หรือมีชื่อเครื่องมือของ InsideOut (Riley) ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ OpenAI เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ Claude Code ได้ · ประมาณ 2 นาที
ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม
Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
ต้องเห็น InsideOut (Riley) ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว
ใช้ InsideOut (Riley) บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ InsideOut (Riley) หรือมีชื่อเครื่องมือของ InsideOut (Riley) ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ Cursor ได้ · ประมาณ 2 นาที
ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
ใช้ InsideOut (Riley) บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ InsideOut (Riley) หรือมีชื่อเครื่องมือของ InsideOut (Riley) ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ VS Code ได้ · ประมาณ 2 นาที
ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
ใช้ InsideOut (Riley) บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ InsideOut (Riley) หรือมีชื่อเครื่องมือของ InsideOut (Riley) ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม
ที่อยู่สำหรับโปรแกรมที่ต่อผ่านเว็บ
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง
Claude Code
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
VS Code (mcp.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
Claude Code
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
VS Code (mcp.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
oci: docker.io/luthersystems/insideout-mcp:v0.36.3ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569
ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
ติดตั้งบนเครื่องได้ใน
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 15 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน
awsinspectINSPECTION: Inspect AWS infrastructure for a deployed project ⚠️ **PREREQUISITE**: This tool requires a prior deployment ATTEMPT (successful or failed). Check convostatus for hasDeployAttempt=true before calling. Works even after failed deploys to inspect orphaned resources. Insp
awsinspect_batchBATCH INSPECTION: run up to 32 AWS inspect probes in one call. ⚠️ **PREREQUISITE**: Same as awsinspect — deploy attempt required. Check convostatus for hasDeployAttempt=true before calling. Use this when you need to check more than ~3 resources. The backend fetches Oracle credent
convoawaitWait for a pending response from Riley after a convoreply timeout. 🎯 USE THIS TOOL WHEN: convoreply returned a timeout error. This allows you to continue waiting for the response without resending the message. REQUIRES: - session_id: from convoopen response OPTIONAL: - message_i
convoinspectINSPECTION: View a session's conversation transcript and metadata Returns the full message history (user / assistant / tool turns) plus the session's meta — workflow step, cloud, deployment status, drift state. This is the transcript-reader companion to the other read tools — com
convoopenWORKFLOW: Step 1 of 4 - Start infrastructure design conversation Open an InsideOut V2 session and receive the assistant's intro message. The response contains a clean message from Riley (the infrastructure advisor) - display it to the user. ⚠️ Riley will ask questions - forward t
convoreplyWORKFLOW: Step 2 of 4 - Continue infrastructure design conversation Send a user message to the active InsideOut session and receive the assistant reply. The response contains a clean message from Riley - display it to the user. ⚠️ CRITICAL: DO NOT answer Riley's questions yoursel
convostatusINSPECTION: View the current infrastructure stack for a session Returns the current state of the user's infrastructure design including: **Components** - Selected infrastructure services (VPC, databases, caching, etc.) • Shows what services the user has chosen (e.g., PostgreSQL,
credawaitWait for the user to securely connect their cloud account and subscribe to Luther Systems. Polls until credentials appear on the session. 🎯 USE THIS TOOL WHEN: tfdeploy returns an 'auth_required', 'no_credentials', or 'credentials_expired' error. The user needs to visit the conn
gcpinspectINSPECTION: Inspect GCP infrastructure for a deployed project ⚠️ **PREREQUISITE**: This tool requires a prior deployment ATTEMPT (successful or failed). Check convostatus for hasDeployAttempt=true before calling. Works even after failed deploys to inspect orphaned resources. Insp
gcpinspect_batchBATCH INSPECTION: run up to 32 GCP inspect probes in one call. ⚠️ **PREREQUISITE**: Same as gcpinspect — deploy attempt required. Check convostatus for hasDeployAttempt=true before calling. Use this when you need to check more than ~3 resources. The backend fetches Oracle credent
helpGet workflow guidance for using InsideOut infrastructure tools. Call help() for a compact overview, or help(section=...) for a detailed guide. Sections: workflow, tools, examples, inspect. Responses include hints with next_actions and related_tools.
stackdiffStructured diff showing what would be deployed if the user ran tfdeploy now. Returns component-level changes (added/removed/modified), field-level details, and pricing deltas. Defaults (#1392): with no version arguments, compares the LAST SUCCESSFULLY DEPLOYED version against the
stackrollbackCreate a draft version by reverting to a previous version's config. Copies components, config, and pricing from the target version. If a draft already exists, updates it in-place (single-draft rule). Use `stackversions` first to find available version numbers. REQUIRES: session_i
stackversionsList all stack versions for a session (newest first). Shows version history including version number, status (draft/confirmed/applied), change summaries, and timestamps. Use this tool to see the design history, review what changed between iterations, or find a version number to r
submit_feedbackFEEDBACK: Submit feedback, bug reports, or feature requests to Luther Systems Use this tool to forward user feedback directly to the Luther Systems team. This includes bug reports, feature requests, questions, or general feedback about InsideOut. The agent itself can also use thi
tfdeployWORKFLOW: Step 4 of 4 - Deploy infrastructure to the cloud Deploy infrastructure by starting a Terraform job for an InsideOut session. This tool initiates the actual deployment process after Terraform files have been generated. IMPORTANT: This starts a long-running job (15+ minut
tfdestroyDESTROY: Tear down previously deployed infrastructure Destroys infrastructure by calling the Oracle destroy endpoint for a session that has a prior successful deployment. IMPORTANT: This starts a long-running job. Use tfstatus/tflogs to monitor progress. SINGLE-FLIGHT: only one T
tfdriftDRIFT CHECK: Run a read-only drift detection check Checks whether deployed infrastructure has drifted from the expected Terraform state. This is a read-only operation — it does NOT modify any infrastructure. Returns job_id. Use tflogs to stream the drift check results. SINGLE-FLI
tfgenerateWORKFLOW: Step 3 of 4 - Generate Terraform files from completed design Generate Terraform files from an InsideOut session that has completed infrastructure design. ⚠️ PREREQUISITE: Only call this AFTER convoreply returns with `terraform_ready=true` in the response metadata. DO NO
tflogsMONITORING: Fetch Terraform deployment logs with pagination Fetches logs from a running or completed Terraform deployment job. For **completed jobs**: uses REST endpoint for instant retrieval (supports `tail` for server-side filtering). For **running jobs**: streams via SSE with
tfoutputsINSPECTION: Retrieve Terraform outputs from a completed deployment Returns structured output values (VPC IDs, endpoints, cluster names, etc.) after a successful deploy. Sensitive outputs are redacted (shown as '(sensitive)'). By default returns outputs for the latest successful d
tfplanPREVIEW: Run terraform plan to preview infrastructure changes Runs a terraform plan for an InsideOut session without applying any changes. This lets the user review what will be created/changed/destroyed before committing. Returns job_id, plan_id, and project_id. Use tflogs to st
tfrunsINSPECTION: List all Terraform deployment runs for a session Returns job IDs, statuses, types (apply/destroy), and timestamps for every run. Use this to see deployment history, find job IDs for log inspection, or check which deployments succeeded or failed. REQUIRES: session_id f
tfstatusMONITORING: Quick status check for Terraform deployments Check the current status of a Terraform deployment job. Use this tool to quickly check if a deployment is running, completed, or failed. Returns job status, job_id, and other metadata without streaming logs. Use tflogs to s
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 16 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน insideout.luthersystems.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 วันที่ผ่านมา
ใช้ Apache-2.0
ไม่ต้องล็อกอิน
อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 24 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI
ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์
ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย
ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx
ยังไม่มีรีวิว
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 5 จาก 5 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.36.3) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT บนเว็บ (แบบเต็มในแผน Business ขึ้นไป · Pro แบบอ่านอย่างเดียว)
ในหมวดเดียวกันมี GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise
หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น ผ่านตัวตรวจคำสั่งแล้ว ตัวทางการขึ้นก่อน แล้วเรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.
Cloudflare MCP servers
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Cloud infrastructure automation. Describe your application in natural language and InsideOut will design, configure, deploy, and manage production-ready backend infrastructure -- in minutes, not weeks.
Works standalone or integrated directly into AI app builders via MCP.
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills
Works with Claude Code, Codex, Cursor, Kiro, Windsurf, and 30+ other tools.
[View on Skills.sh](https://skills.sh/luthersystems/insideout-agent-skills/insideout) | [Try the web app](https://insideout.luthersystemsapp.com/) -- no install required.
Setting up cloud infrastructure is slow, error-prone, and requires deep DevOps expertise. Teams spend weeks on plumbing -- networking, security, storage, scaling configuration -- before writing a single line of product code.
InsideOut eliminates this. You describe your application; InsideOut handles the rest: architecture design, Terraform generation, cost estimation, deployment, and ongoing management.
Before InsideOut: Weeks of manual infrastructure setup, Terraform authoring, and cloud configuration. With InsideOut: Backend infrastructure deployed in minutes, managed continuously.
| Capability | Manual Terraform | InsideOut |
|---|---|---|
| Time to deploy | Days to weeks | Minutes |
| Security defaults | Manual | Automatic |
| Cost visibility | Post-deploy billing | Pre-deploy estimates |
| Observability setup | Manual | Day one |
| AI app builder integration | None | Native (Claude Code, Codex, Kiro, Antigravity) |
| Terraform ownership | Yes | Yes (generated, exportable) |
Once installed, just ask:
"Build me a scalable backend for my golang microservices app on AWS with a DB and auth."
InsideOut will:
You: "I need infrastructure for an e-commerce platform, 1k monthly users on AWS"
Riley: "I'd recommend ECS for your containers, RDS PostgreSQL for your database, ElastiCache Redis for sessions, and an ALB. Estimated cost: ~$350/month. Want me to adjust anything?"
You: "Looks good, generate the Terraform"
[Generates production-ready Terraform files]
You: "Deploy it"
[Deploys to AWS, streams logs in real-time]
| User | Use case |
|---|---|
| Solo developers | Ship a production backend without DevOps expertise |
| Startup engineering teams | Move from idea to deployed infrastructure in minutes |
| AI app builders | Integrate infrastructure automation directly into AI-native development workflows |
| Enterprise teams | Standardise infrastructure with best practices and cost controls |
| DevOps / platform engineers | Faster architecture and IaC workflows |
If you'd rather describe what you want than manually wire it together -- this is for you.
| Path | Best for | Install |
|---|---|---|
| This repo (recommended for Codex) | Portable skill across multiple AI tools | npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills |
| [Claude Code plugin](https://github.com/luthersystems/insideout-claude-code) | Best native Claude Code experience | /plugin marketplace add luthersystems/insideout-claude-code |
| [Kiro power](https://github.com/luthersystems/insideout-power) | Best native Kiro experience | Add power from GitHub: luthersystems/insideout-power |
| [Web app](https://insideout.luthersystemsapp.com/) | No install required | Open in browser |
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills
For the full plugin experience (slash commands, agents, hooks, auto-approve):
/plugin marketplace add luthersystems/insideout-claude-code
/plugin install insideout
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent codex
Activate by typing $insideout -- Codex will detect the missing MCP server and prompt you to install it automatically.
Fallback: If the auto-install doesn't trigger, run:
codex mcp add insideout --url https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent cursor
Then add the MCP server to your Cursor MCP config:
{
"mcpServers": { "insideout": { "type": "http", "url": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp" } } }
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent windsurf
Add MCP via Windsurf MCP Marketplace or manually in settings.
For the full power experience (steering files, design pattern guides, auto-approve):
luthersystems/insideout-powernpx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent antigravity
Then add the MCP server in Antigravity: "..." menu → MCP Servers → Manage MCP Servers → View raw config:
{
"mcpServers": { "insideout": { "serverUrl": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp" } } }
Note: Antigravity uses
serverUrl, noturl.
git clone https://github.com/luthersystems/insideout-agent-skills.git
cp -r insideout-agent-skills ~/.agents/skills/insideout
The ~/.agents/skills/ directory is the standard cross-tool location. Most AI coding tools will detect skills here automatically.
| Category | AWS | GCP |
|---|---|---|
| Compute | EC2, ECS, EKS, Lambda | Compute Engine, Cloud Run, GKE, Cloud Functions |
| Database | RDS PostgreSQL, DynamoDB, ElastiCache, OpenSearch | Cloud SQL, Firestore, Memorystore |
| Networking | VPC, ALB, CloudFront, API Gateway | VPC, Load Balancing, Cloud CDN, API Gateway |
| Storage | S3 | Cloud Storage |
| Security | WAF, KMS, Secrets Manager, Cognito | Cloud Armor, Cloud KMS, Secret Manager, Identity Platform |
| Messaging | SQS, MSK (Kafka) | Pub/Sub |
| Observability | CloudWatch, Managed Grafana | Cloud Logging, Cloud Monitoring |
| AI/ML | Bedrock | Vertex AI |
| CI/CD | CodePipeline, GitHub Actions | Cloud Build |
| Backup | AWS Backup | GCP Backups |
Architecture patterns: AI Stack, Microservices, Serverless. Azure support is upcoming.
Describe your application in natural language. InsideOut generates the architecture, configuration, and Terraform. Review, tweak, and deploy -- all from one place.
Get cost estimates for your exact stack before committing. No surprise bills; pricing is surfaced at design time.
Security best practices applied automatically. Observability configured from day one -- no retroactive setup needed.
You own the generated Terraform files. Use InsideOut defaults or override any setting. No lock-in; the output is standard infrastructure-as-code.
Luther Systems sets up and manages critical infrastructure. Ongoing updates and operational support included.
InsideOut uses a multi-agent AI system behind a single MCP server:
| Agent | Role |
|---|---|
| Riley | Infrastructure advisor -- leads the design conversation |
| Hippo | Cost estimation and pricing optimization |
| Joy | User experience and requirement gathering |
| Etch | Terraform code generation |
| Core | Architecture validation and best practices |
| Axel | Deployment orchestration |
From your perspective, you're talking to Riley. The other agents work behind the scenes. These capabilities are exposed as tools inside your AI environment, so you use them conversationally.
See SECURITY.md for detailed data flow documentation.
InsideOut uses a library of battle-tested, standard Terraform modules composed for common infrastructure patterns.
Can I use InsideOut without the InsideOut UI? Yes. InsideOut integrates with Claude Code, Codex, Kiro, Antigravity, and any MCP-compatible AI development environment, allowing you to design, price, and deploy infrastructure directly from your editor without opening the InsideOut interface.
Do I own the generated Terraform? Yes. InsideOut generates standard Terraform files that you own and can export, modify, or use independently of the platform.
Can I override the default configuration? Yes. InsideOut applies best-practice defaults but every setting is overridable. You control the final configuration before deployment.
What clouds does InsideOut support? AWS and Google Cloud Platform. AWS has the deepest support with the widest range of resource types. Azure support is upcoming.
Is InsideOut suitable for AI application backends? Yes. InsideOut explicitly supports AI stack architectures and is designed to work within AI-native development environments like Claude Code, Codex, Kiro, Antigravity, and other MCP-compatible tools.
How does pricing work? Cost estimates for your exact stack are surfaced before deployment. Contact Luther Systems for platform pricing: contact@luthersystems.com
Luther Systems is an enterprise infrastructure and automation company founded in 2015, headquartered in London, UK. Our mission is to accelerate the advent of the automated enterprise.
Founded by a team who spent years automating complex processes for some of the world's largest financial institutions, Luther Systems builds platforms that bring enterprise-grade infrastructure and operations to teams of every size.