Prefect MCP Server-integratie

Wat doet de “Prefect” MCP Server?

De Prefect MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en het workflow orchestration platform van Prefect. Door Prefect-API’s via MCP bloot te stellen, stelt het AI-clients in staat om Prefect-workflows en gerelateerde resources te beheren, monitoren en aan te sturen met natuurlijke taalopdrachten. Deze integratie maakt geautomatiseerd flowbeheer, deploymentplanning, taakmonitoring en meer mogelijk—allemaal via AI-gestuurde interfaces. De Prefect MCP Server verbetert ontwikkelworkflows door tools te bieden voor het opvragen van workflow-statussen, het triggeren van deployments, het beheren van variabelen en het interactief werken met alle belangrijke componenten van Prefect, zowel programmatisch als via conversatie-agents.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd of meegeleverd in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-“resources” vermeld of beschreven in de beschikbare documentatie of code. De server stelt Prefect-entiteiten (flows, runs, deployments, enz.) via zijn API’s beschikbaar, maar resource-primitieven zijn niet gedocumenteerd.

Lijst van Tools

• Flowbeheer: Flows opvragen, ophalen en verwijderen.
• Flow Run-beheer: Flow runs aanmaken, monitoren en besturen.
• Deploymentbeheer: Deployments en hun planningen beheren.
• Task Run-beheer: Taakuitvoeringen monitoren en beheren.
• Work Queue-beheer: Work queues aanmaken en beheren.
• Blockbeheer: Blocktypes en documenten benaderen.
• Variabelenbeheer: Variabelen aanmaken en beheren.
• Workspacebeheer: Informatie over werkruimtes opvragen.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Geautomatiseerd Workflowbeheer: Ontwikkelaars en operators kunnen Prefect-flows of deployments opvragen, starten en monitoren via AI-agenten, wat repetitieve of complexe orkestratietaken versnelt.
• Flow Run-monitoring en troubleshooting: Controleer direct de status van recente runs, identificeer mislukte flows en neem corrigerende acties (zoals herstarten of verwijderen van runs) via conversatie-interfaces.
• Deploymentplanning en -beheer: Pauzeer, hervat of trigger deployment-planningen direct vanuit chatassistenten, wat de reactie op veranderende bedrijfsbehoeften versnelt.
• Variabelen- en configuratiebeheer: AI kan helpen bij het opvragen, aanmaken of bijwerken van variabelen en configuraties, wat handmatige fouten vermindert en de auditbaarheid verbetert.
• Work Queue- en taakbeheer: Beheerders kunnen work queues beheren en taken in realtime monitoren, om zo de werklast te balanceren en een hoge systeembetrouwbaarheid te behouden.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Docker en Windsurf-vereisten hebt ingesteld.
2. Exporteer de benodigde omgevingsvariabelen:

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

3. Voeg de Prefect MCP-server toe aan je configuratie (bijvoorbeeld in een JSON-configuratiebestand):

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

4. Start de server: docker compose up
5. Controleer of de server draait en of je AI-tools er toegang toe hebben.

API-sleutels beveiligen:
Gebruik omgevingsvariabelen zoals hierboven (zie env in JSON-config) om gevoelige informatie te beschermen.

Claude

1. Zorg dat de Claude-integratie externe MCP-servers ondersteunt.
2. Stel je Prefect API-omgevingsvariabelen in zoals hierboven.
3. Bewerk de Claude-integratieconfiguratie om de Prefect MCP-server toe te voegen:

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

4. Herstart Claude of herlaad de MCP-integratie.
5. Test door een Prefect-gerelateerd commando via Claude te geven.

Cursor

1. Installeer Docker en zorg dat Cursor’s MCP-integratie is ingeschakeld.
2. Stel Prefect-gerelateerde omgevingsvariabelen in.
3. Voeg de MCP-server toe aan de Cursor-configuratie (JSON-voorbeeld):

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

4. Start de server: docker compose up
5. Bevestig de integratie door een testcommando uit te voeren.

Cline

1. Installeer en configureer Cline volgens de documentatie.
2. Exporteer PREFECT_API_URL en PREFECT_API_KEY.
3. Voeg de MCP-server toe aan je Cline-configuratie met een JSON-object zoals hierboven.
4. Sla de configuratie op en herstart Cline.
5. Controleer de connectiviteit en voer een voorbeeld Prefect-commando uit.

API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen, voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je eerst het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken, met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-prefect” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw MCP-server.

Overzicht

Onze mening

De Prefect MCP Server biedt uitgebreide API-dekking voor Prefect-operaties en duidelijke installatie-instructies. Er ontbreekt echter documentatie over geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals prompt-templates, expliciete resources, roots of sampling. De configuratiebeveiliging is solide, maar het ontbreken van prompt- en resource-definities vermindert de MCP-compleetheid.

MCP-score

Algemene beoordeling:
Gezien de duidelijke documentatie en toolondersteuning, maar het ontbreken van resource- en prompt-ondersteuning en het ontbreken van een LICENSE, beoordeel ik deze MCP op 6/10 voor compleetheid en gereedheid voor productiegebruik.