Prefect MCP Server Integration

Hvad gør “Prefect” MCP Server?

Prefect MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og Prefect workflow-orchestreringsplatformen. Ved at eksponere Prefect API’er gennem MCP kan AI-klienter administrere, overvåge og styre Prefect-workflows og tilhørende ressourcer med naturlige sprogkommandoer. Denne integration muliggør automatiseret flowstyring, deployment-planlægning, opgaveovervågning og meget mere – alt sammen via AI-drevne grænseflader. Prefect MCP Server forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at tilbyde værktøjer til at forespørge workflow-status, udløse deployments, håndtere variabler og interagere med alle hovedkomponenter i Prefect enten programmæssigt eller via samtaleagenter.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner nævnes eller inkluderes i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-“ressourcer” er nævnt eller beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller kode. Serveren eksponerer Prefects entiteter (flows, runs, deployments osv.) via sine API’er, men ingen resource-primitiver er dokumenteret.

Liste over Værktøjer

• Flowstyring: List, hent og slet flows.
• Flow Run Management: Opret, overvåg og styr flow runs.
• Deployment Management: Håndter deployments og deres skemaer.
• Task Run Management: Overvåg og styr task runs.
• Work Queue Management: Opret og administrer work queues.
• Block Management: Få adgang til block-typer og dokumenter.
• Variable Management: Opret og administrer variabler.
• Workspace Management: Hent information om workspaces.

Anvendelsesområder for denne MCP Server

• Automatiseret workflow-styring: Udviklere og operatører kan via AI-agenter liste, udløse og overvåge Prefect-flows eller deployments, hvilket effektiviserer gentagne eller komplekse orkestreringsopgaver.
• Overvågning og fejlfinding af flow runs: Tjek hurtigt status på seneste kørsel, identificér fejlbehæftede flows og tag affære (fx genstart eller sletning) via samtalebaserede grænseflader.
• Deployment-planlægning og styring: Sæt deployment-skemaer på pause, genoptag eller udløs dem direkte fra chatbaserede assistenter, så du kan reagere hurtigt på ændrede forretningsbehov.
• Variabel- og konfigurationsstyring: AI kan hjælpe med at liste, oprette eller opdatere variabler og konfigurationer, hvilket mindsker manuelle fejl og øger sporbarheden.
• Work Queue- og opgavestyring: Administratorer kan styre work queues og overvåge opgaver i realtid for at balancere arbejdsbelastning og opretholde høj systempålidelighed.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for at have Docker og Windsurf-forudsætninger på plads.
2. Eksportér nødvendige miljøvariabler:

   export PREFECT_API_URL="http://localhost:4200/api"
   export PREFECT_API_KEY="your_api_key"
   

3. Tilføj Prefect MCP-serveren til din konfiguration (fx i en JSON-konfigurationsfil):

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-prefect": {
         "command": "mcp-prefect",
         "args": ["--transport", "sse"],
         "env": {
           "PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
         },
         "cwd": "/path/to/your/project/directory"
       }
     }
   }
   

4. Start serveren: docker compose up
5. Bekræft at serveren kører, og at dine AI-værktøjer kan tilgå den.

Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler som ovenfor (se env i JSON-konfiguration) for at beskytte følsomme oplysninger.

Claude

1. Sørg for, at Claude-integration understøtter eksterne MCP-servere.
2. Sæt dine Prefect API-miljøvariabler som ovenfor.
3. Redigér Claude-integrationskonfigurationen for at tilføje Prefect MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-prefect": {
         "command": "mcp-prefect",
         "args": ["--transport", "sse"],
         "env": {
           "PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
         },
         "cwd": "/path/to/your/project/directory"
       }
     }
   }
   

4. Genstart Claude eller genindlæs MCP-integrationen.
5. Test ved at sende en Prefect-relateret kommando gennem Claude.

Cursor

1. Installer Docker og sørg for, at Cursors MCP-integration er aktiveret.
2. Sæt Prefect-relaterede miljøvariabler.
3. Tilføj MCP-serveren til Cursors konfiguration (JSON-eksempel):

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-prefect": {
         "command": "mcp-prefect",
         "args": ["--transport", "sse"],
         "env": {
           "PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
         },
         "cwd": "/path/to/your/project/directory"
       }
     }
   }
   

4. Start serveren: docker compose up
5. Bekræft integrationen ved at køre en testkommando.

Cline

1. Installer og konfigurer Cline efter dokumentationen.
2. Eksportér PREFECT_API_URL og PREFECT_API_KEY.
3. Tilføj MCP-serveren til din Cline-konfiguration ved brug af et JSON-objekt som ovenfor.
4. Gem konfigurationen og genstart Cline.
5. Bekræft forbindelsen og kør en testkommando til Prefect.

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler, eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-prefect": {
      "command": "mcp-prefect",
      "args": ["--transport", "sse"],
      "env": {
        "PREFECT_API_URL": "http://localhost:4200/api",
        "PREFECT_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{ “mcp-prefect”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “mcp-prefect” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Prefect MCP Server giver omfattende API-dækning for Prefect-operationer og klare opsætningsinstruktioner. Dog mangler dokumentation for avancerede MCP-funktioner såsom prompt-skabeloner, eksplicitte ressourcer, roots eller sampling. Dens konfigurationssikkerhed er solid, men fraværet af prompt- og resourcedefinitioner reducerer dens MCP-fuldstændighed.

MCP-score

Samlet vurdering:
Givet den klare dokumentation og værktøjsdækning, men mangel på resource- og prompt-support samt ingen LICENSE, vurderer jeg denne MCP til 6/10 for fuldstændighed og parathed til MCP-produktion.