ZenML MCP Server Integration

Hvad gør “ZenML” MCP Server?

ZenML MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), der fungerer som bro mellem AI-assistenter (såsom Cursor, Claude Desktop og andre) og dine ZenML MLOps- og LLMOps-pipelines. Ved at udstille ZenML’s API via MCP-standarden gør den det muligt for AI-klienter at få adgang til live information om brugere, pipelines, pipelinekørsler, steps, services og mere fra en ZenML-server. Denne integration gør det muligt for udviklere og AI-arbejdsgange at forespørge metadata, trigge nye pipelinekørsler og interagere med ZenML’s orkestreringsfunktioner direkte via understøttede AI-værktøjer. ZenML MCP Server er især nyttig til at øge produktiviteten ved at forbinde LLM-drevne assistenter til robust MLOps-infrastruktur, hvilket muliggør opgaver på tværs af ML-livscyklussen.

Liste over Prompts

Ingen information fundet om prompt templates i repositoryet.

Liste over Ressourcer

• Brugere – Få adgang til information om ZenML-brugere.
• Stacks – Hent detaljer om tilgængelige stack-konfigurationer.
• Pipelines – Forespørg metadata om pipelines administreret i ZenML.
• Pipelinekørsler – Få information og status om pipelineeksekveringer.
• Pipeline Steps – Udforsk detaljer om steps i pipelines.
• Services – Information om services administreret af ZenML.
• Stack-komponenter – Metadata om forskellige komponenter i ZenML-stacken.
• Flavors – Hent information om forskellige stack-komponent-flavors.
• Pipeline Run Templates – Skabeloner til at starte nye pipelinekørsler.
• Schedules – Data om planlagte pipelineeksekveringer.
• Artefakter – Metadata om data-artefakter (ikke selve dataene).
• Service Connectors – Information om connectors til eksterne services.
• Step Code – Få adgang til kode relateret til pipeline steps.
• Step Logs – Hent logs for steps (når de køres på cloud-baserede stacks).

Liste over Værktøjer

• Udløs ny pipelinekørsel – Gør det muligt at trigge en ny pipelinekørsel, hvis en run template er til stede.
• Læs ressourcer – Værktøjer til at læse metadata og status fra ZenML-serverobjekter (brugere, stacks, pipelines osv.).

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Pipelineovervågning og -styring: Udviklere kan bruge AI-assistenter til at forespørge status for pipelinekørsler, hente logs og overvåge fremdrift direkte fra ZenML.
• Igangsættelse af pipelineeksekveringer: AI-assistenter kan starte nye pipelinekørsler via MCP-serveren, hvilket strømliner eksperiment-iterationer og udrulningscyklusser.
• Ressource- og artefaktudforskning: Hent metadata om datasæt, modeller og andre artefakter administreret af ZenML med det samme, hvilket muliggør hurtig kontekstindhentning til eksperimenter.
• Stack- og serviceinspektion: Gennemgå hurtigt stack-konfigurationer og servicedetaljer, hvilket forenkler fejlfinding og optimering.
• Automatiseret rapportering: Brug AI-assistenter til at generere rapporter om ML-eksperimenter, pipelinehistorik og artefakt-stamdata ved at forespørge MCP-serveren.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen specifikke instruktioner for Windsurf fundet; brug generisk MCP-konfiguration:

1. Sørg for at Node.js og uv er installeret.
2. Klon repositoryet.
3. Hent din ZenML server-URL og API-nøgle.
4. Rediger din Windsurf MCP-konfigurationsfil for at tilføje ZenML MCP-serveren.
5. Gem og genstart Windsurf.

{
  "mcpServers": {
    "zenml": {
      "command": "/usr/local/bin/uv",
      "args": ["run", "/path/to/zenml_server.py"],
      "env": {
        "LOGLEVEL": "INFO",
        "NO_COLOR": "1",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1",
        "PYTHONIOENCODING": "UTF-8",
        "ZENML_STORE_URL": "https://your-zenml-server-goes-here.com",
        "ZENML_STORE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Bemærk: Sikr dine API-nøgler ved at angive dem i env-sektionen som vist ovenfor.

Claude

1. Installer Claude Desktop.
2. Åbn ‘Indstillinger’ > ‘Udvikler’ > ‘Rediger konfiguration’.
3. Tilføj MCP-serveren som vist nedenfor.
4. Udskift stier og legitimationsoplysninger med dine egne.
5. Gem og genstart Claude Desktop.

{
  "mcpServers": {
    "zenml": {
      "command": "/usr/local/bin/uv",
      "args": ["run", "/path/to/zenml_server.py"],
      "env": {
        "LOGLEVEL": "INFO",
        "NO_COLOR": "1",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1",
        "PYTHONIOENCODING": "UTF-8",
        "ZENML_STORE_URL": "https://your-zenml-server-goes-here.com",
        "ZENML_STORE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Bemærk: Gem altid dine API-nøgler sikkert i miljøvariablerne som ovenfor.

Cursor

1. Installer Cursor.
2. Lokaliser Cursors MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj ZenML MCP-serversektionen som vist.
4. Indsæt de korrekte stier og legitimationsoplysninger.
5. Gem og genstart Cursor.

{
  "mcpServers": {
    "zenml": {
      "command": "/usr/local/bin/uv",
      "args": ["run", "/path/to/zenml_server.py"],
      "env": {
        "LOGLEVEL": "INFO",
        "NO_COLOR": "1",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1",
        "PYTHONIOENCODING": "UTF-8",
        "ZENML_STORE_URL": "https://your-zenml-server-goes-here.com",
        "ZENML_STORE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Bemærk: API-nøgler bør angives ved brug af miljøvariabler i env-sektionen for sikkerhed.

Cline

Ingen specifikke instruktioner for Cline fundet; brug generisk MCP-konfiguration:

1. Installer eventuelle forudsætninger krævet af Cline.
2. Klon MCP-ZenML-repositoriet.
3. Hent dine ZenML serveroplysninger.
4. Rediger Cline MCP-konfigurationsfilen for at inkludere ZenML MCP-serveren.
5. Gem og genstart Cline.

{
  "mcpServers": {
    "zenml": {
      "command": "/usr/local/bin/uv",
      "args": ["run", "/path/to/zenml_server.py"],
      "env": {
        "LOGLEVEL": "INFO",
        "NO_COLOR": "1",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1",
        "PYTHONIOENCODING": "UTF-8",
        "ZENML_STORE_URL": "https://your-zenml-server-goes-here.com",
        "ZENML_STORE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Bemærk: Sikr API-nøgler i env-sektionen som ovenfor.

Sikring af API-nøgler:
Angiv din ZenML API-nøgle og server-URL sikkert ved at bruge miljøvariabler i env-sektionen i konfigurationen, som i JSON-eksemplerne ovenfor.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow 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 indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved at bruge dette JSON-format:

{
  "zenml": {
    "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 “zenml” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på tabellerne ovenfor leverer ZenML MCP-serveren grundig dokumentation, klare opsætningsvejledninger og eksponerer en bred vifte af ressourcer og værktøjer. Dog mangler dokumentation for prompt templates og ingen eksplicit omtale af sampling eller roots-support. Repositoriet er aktivt med et rimeligt antal stjerner og forks, men visse avancerede MCP-funktioner er ikke dækket.

MCP Score