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.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

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.).

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

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