ZenML MCP Server-integratie

Wat doet de “ZenML” MCP Server?

De ZenML MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die als brug fungeert tussen AI-assistenten (zoals Cursor, Claude Desktop en anderen) en je ZenML MLOps- en LLMOps-pijplijnen. Door de API van ZenML te ontsluiten via de MCP-standaard, kunnen AI-clients live informatie over gebruikers, pipelines, pipeline-runs, stappen, services en meer ophalen uit een ZenML-server. Deze integratie stelt ontwikkelaars en AI-workflows in staat om metadata op te vragen, nieuwe pipeline-runs te starten en direct te interageren met de orkestratiefuncties van ZenML via ondersteunde AI-tools. De ZenML MCP Server is vooral nuttig om de productiviteit te verhogen door LLM-aangedreven assistenten te verbinden met een robuuste MLOps-infrastructuur, waardoor taken in de gehele ML-levenscyclus worden gefaciliteerd.

Lijst van Prompts

Geen informatie over prompttemplates gevonden in de repository.

Lijst van Resources

• Gebruikers – Toegang tot informatie over ZenML-gebruikers.
• Stacks – Details ophalen van beschikbare stackconfiguraties.
• Pipelines – Metadata opvragen over pipelines die in ZenML worden beheerd.
• Pipeline Runs – Informatie en status van pipeline-uitvoeringen.
• Pipeline Stappen – Details van stappen binnen pipelines verkennen.
• Services – Informatie over services beheerd door ZenML.
• Stackcomponenten – Metadata over verschillende componenten in de ZenML-stack.
• Flavors – Informatie over verschillende stackcomponentflavors.
• Pipeline Run Templates – Templates voor het starten van nieuwe pipeline-runs.
• Planningen – Gegevens over geplande pipeline-uitvoeringen.
• Artefacten – Metadata over data-artefacten (niet de data zelf).
• Service Connectors – Informatie over connectors naar externe services.
• Stapcode – Toegang tot code gerelateerd aan pipelinestappen.
• Staplogs – Logs ophalen van stappen (wanneer uitgevoerd op cloud-gebaseerde stacks).

Lijst van Tools

• Nieuwe Pipeline Run Triggeren – Hiermee kan een nieuwe pipeline-run gestart worden als er een run-template aanwezig is.
• Resources Lezen – Tools om metadata en status te lezen uit ZenML-serverobjecten (gebruikers, stacks, pipelines, etc.).

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Pipeline Monitoring en Beheer: Ontwikkelaars kunnen AI-assistenten gebruiken om de status van pipeline-runs op te vragen, logs op te halen en voortgang direct vanuit ZenML te volgen.
• Pipeline-uitvoeringen Triggeren: AI-assistenten kunnen via de MCP-server nieuwe pipeline-runs starten, waardoor experimentiteraties en deploymentcycli worden gestroomlijnd.
• Resource- en Artefactverkenning: Onmiddellijk metadata ophalen over datasets, modellen en andere artefacten beheerd door ZenML, voor snelle context bij experimenten.
• Stack- en Service-inspectie: Snel stackconfiguraties en servicedetails bekijken, wat troubleshooting en optimalisatie vereenvoudigt.
• Geautomatiseerde Rapportage: Gebruik AI-assistenten om rapportages te genereren over ML-experimenten, pipelinegeschiedenis en artefactafkomst door de MCP-server te bevragen.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen expliciete instructies voor Windsurf gevonden; gebruik de generieke MCP-configuratie:

1. Zorg dat Node.js en uv geïnstalleerd zijn.
2. Clone de repository.
3. Verkrijg je ZenML-server URL en API-sleutel.
4. Bewerk je Windsurf MCP-configuratiebestand om de ZenML MCP-server toe te voegen.
5. Opslaan en Windsurf herstarten.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Let op: Beveilig je API-sleutels door ze in te stellen in de env-sectie zoals hierboven.

Claude

1. Installeer Claude Desktop.
2. Open ‘Instellingen’ > ‘Ontwikkelaar’ > ‘Bewerk Config’.
3. Voeg de MCP-server toe zoals hieronder.
4. Vervang paden en inloggegevens door je eigen gegevens.
5. Opslaan en Claude Desktop herstarten.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Let op: Sla je API-sleutels altijd veilig op in de omgevingsvariabelen, zoals hierboven.

Cursor

1. Installeer Cursor.
2. Zoek het MCP-configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de ZenML MCP-serversectie toe zoals getoond.
4. Vul de correcte paden en inloggegevens in.
5. Opslaan en Cursor herstarten.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Let op: API-sleutels dienen voor de veiligheid te worden ingesteld via omgevingsvariabelen in de env-sectie.

Cline

Geen expliciete instructies voor Cline gevonden; gebruik de generieke MCP-configuratie:

1. Installeer eventuele vereisten die Cline nodig heeft.
2. Clone de MCP-ZenML-repository.
3. Verkrijg je ZenML-server inloggegevens.
4. Bewerk het Cline MCP-configuratiebestand om de ZenML MCP-server toe te voegen.
5. Opslaan en Cline herstarten.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Let op: Beveilig API-sleutels in de env-sectie zoals hierboven.

API-sleutels beveiligen:
Stel je ZenML API-sleutel en server-URL veilig in met omgevingsvariabelen in de env-sectie van de configuratie, zoals in de JSON-voorbeelden hierboven.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de system MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

{
  "zenml": {
    "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 “zenml” te veranderen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de bovenstaande tabellen biedt de ZenML MCP-server grondige documentatie, duidelijke installatie-instructies en toegang tot een breed scala aan resources en tools. Er ontbreekt echter documentatie over prompttemplates en er is geen expliciete vermelding van sampling of roots-ondersteuning. De repository is actief, met een redelijk aantal sterren en forks, maar sommige geavanceerde MCP-functies worden niet behandeld.

MCP-score