Prefect MCP 用 AI エージェント
Model Context Protocol (MCP) を用いて AI アシスタントを Prefect にシームレスに接続。フロー・デプロイメント・実行・キュー管理など、Prefect の強力なワークフロー自動化を自然言語で制御できます。運用を加速し、手作業を削減し、会話型 AI で Prefect 管理をチームに委ねましょう。
Prefect ワークフローの自然言語制御
Prefect のワークフローオーケストレーションを、シンプルな会話型コマンドでチームが操作できるようになります。フロー・デプロイメント・実行の一覧・監視・トリガー・管理をすべて AI の自然言語リクエストで実現し、技術的ハードルを下げて生産性を向上させます。
- 会話型フロー管理.
- シンプルな自然言語コマンドで Prefect フローの一覧・取得・削除が可能です。
- AI 主導のフロー実行.
- 技術的な複雑さなしでフロー実行をトリガー・監視・制御できます。
- インスタントデプロイメントスケジューリング.
- 対話型 AI プロンプトでデプロイメントやスケジュールを簡単に管理します。
- タスク実行インサイト.
- Prefect タスクの実行状況を監視・制御し、運用の可視性を高めます。
運用自動化 & 手作業削減
Prefect MCP サーバーを使えば、AI アシスタントが繰り返しのワークフロー運用を担当します。ワークキュー・変数管理からブロックドキュメントのアクセスまで、日常作業を自動化し、より高度な意思決定に集中できます。
- ワークキュー管理.
- AI を活用して Prefect のワークキューを簡単に作成・管理できます。
- 変数自動化.
- 動的ワークフローを支える変数の作成・管理を自動化します。
- ブロック & ドキュメントアクセス.
- 必要に応じてブロックタイプやドキュメントへ安全にアクセスできます。
高速デプロイ & かんたん連携
シンプルな設定ですぐに利用開始。環境変数のみで Prefect API に接続し、数分で MCP サーバーをデプロイ可能です。クラウド・ローカル両方の Prefect 環境をサポートし、最大限の柔軟性を提供します。
- 柔軟な API 接続.
- Prefect Cloud とオンプレミス環境の両方で動作します。
- シンプルな環境セットアップ.
- 標準の環境変数で迅速にデプロイ可能です。
MCP 連携
利用可能な Prefect MCP 連携ツール
以下のツールが Prefect MCP 連携の一部としてご利用いただけます:
- list_flows
ワークスペース内のすべての Prefect フロー一覧を取得します。
- get_flow
指定した ID または名前で Prefect フローの詳細情報を取得します。
- delete_flow
Prefect フローをワークスペースから削除します。
- create_flow_run
特定のデプロイメントまたはフローの新しい実行を開始します。
- list_flow_runs
実行状況や日付・フローでフィルタ可能なフロー実行一覧を取得します。
- get_flow_run
特定のフロー実行の詳細情報を取得します。
- delete_flow_run
Prefect 環境から特定のフロー実行を削除します。
- list_deployments
すべてのデプロイメントとそのスケジュール・設定を一覧表示します。
- get_deployment
特定デプロイメントの詳細（スケジュールやパラメータなど）を表示します。
- trigger_deployment
デプロイメントを手動でトリガーし、新しい実行を開始します。
- pause_deployment_schedule
指定したデプロイメントのスケジュールを一時停止します。
- resume_deployment_schedule
一時停止中のデプロイメントのスケジュールを再開します。
- list_task_runs
フィルタやステータス確認も可能なタスク実行一覧を取得します。
- get_task_run
フロー内の特定タスク実行に関する情報を取得します。
- retry_task_run
失敗または未完了のタスク実行を再試行します。
- list_work_queues
Prefect 環境内のすべてのワークキューを一覧表示します。
- create_work_queue
フロー／タスク実行管理用の新しいワークキューを作成します。
- update_work_queue
既存のワークキューのプロパティや設定を更新します。
- list_block_types
Prefect 内のすべてのブロックタイプを一覧表示します。
- list_blocks
すべてのブロックドキュメントとその設定を一覧表示します。
- list_variables
ワークスペース内のすべての変数を一覧表示します。
- create_variable
指定した値で新しいワークスペース変数を作成します。
- update_variable
既存ワークスペース変数の値を更新します。
- delete_variable
ワークスペースから変数を削除します。
- get_workspace_info
現在の Prefect ワークスペースに関する情報を取得します。
AI アシスタントと Prefect を自然言語で接続
Prefect のワークフロー・デプロイメント・タスクを AI の自然言語対話で簡単に操作。データフローやオーケストレーションをよりスマートにコントロールしましょう。
Prefect とは
Prefect は、データチームが大規模なデータパイプラインを構築・デプロイ・監視できる先進的なワークフローオーケストレーションプラットフォームです。Python ライクなモダンなインターフェースでワークフローやタスクの定義・スケジューリング・管理ができ、複雑なデータ処理を簡単に自動化します。柔軟なオーケストレーションエンジンにより、動的・イベント駆動型・高可用なワークフローを実現し、クラウド・オンプレミスのインフラとシームレスに連携します。Prefect MCP サーバーは Model Context Protocol (MCP) の実装であり、AI アシスタントが自然言語で Prefect と対話できるため、AI 主導の自動化とワークフローオーケストレーションを橋渡しします。これにより、ユーザーは会話型コマンドで Prefect のフロー・デプロイメント・タスクを制御・監視・管理でき、より直感的でアクセスしやすいワークフロー管理が可能となります。
機能
Prefect MCP サーバーでできること
Prefect MCP サーバーを利用すると、ユーザーや AI エージェントが Prefect のワークフローオーケストレーション機能を自然言語で操作できるようになります。これにより、データ運用の効率化と自動化を実現し、以下のような幅広い機能が利用できます:
- フロー管理
- Prefect フローの一覧・詳細取得・削除でパイプラインを整理。
- フロー実行管理
- データワークフローの実行を作成・監視・制御。
- デプロイメント管理
- スケジューリングや特定タスク／ワークフローのトリガーを含むデプロイメントの管理。
- タスク実行管理
- ワークフロー内の個別タスク実行を監視・制御。
- ワークキュー管理
- 分散実行用ワークキューの作成・管理。
- ブロック管理
- 設定・保存用の Prefect ブロックタイプやドキュメントへのアクセス・管理。
- 変数管理
- Prefect 環境内で使用する変数の作成・更新・管理。
- ワークスペース管理
- ワークスペースやその設定情報の取得。
Prefect MCP サーバーを活用する AI エージェントのメリット
AI エージェントは Prefect MCP サーバーを活用して、自然言語で複雑なデータワークフローの自動化・管理が可能です。MCP サーバー経由で Prefect と連携することで、AI エージェントはデータフローの実行・監視・修正を自律的に行い、リアルタイムで運用インサイトに対応し、ワークフロー管理の手作業を削減します。これにより、組織はデータ運用の効率化・迅速な対応・信頼性向上を実現できます。