Prefect MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Prefect” MCP Server?

Prefect MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Prefect arbeidsflyt-orkestreringsplattform. Ved å eksponere Prefect-API-er gjennom MCP, muliggjør den at AI-klienter kan administrere, overvåke og kontrollere Prefect-arbeidsflyter og tilhørende ressurser ved hjelp av naturlige språkkommandoer. Denne integrasjonen gir automatisert flow-styring, deployeringsplanlegging, oppgaveovervåkning og mer – alt gjennom AI-drevne grensesnitt. Prefect MCP Server forbedrer utviklerarbeidsflyten ved å tilby verktøy for å hente arbeidsflytstatus, trigge deployeringer, administrere variabler og samhandle med alle hovedkomponentene i Prefect programmessig eller via konversasjonelle agenter.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt eller inkludert i repository eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-“ressurser” er oppført eller beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller kode. Serveren eksponerer Prefects entiteter (flows, kjøringer, deployeringer, osv.) via sine API-er, men ingen ressursprimitiver er dokumentert.

Liste over verktøy

• Flow-styring: List, hent og slett flows.
• Flow-kjøring: Opprett, overvåk og kontroller flow-kjøringer.
• Deployering: Administrer deployeringer og deres tidsplaner.
• Task-kjøring: Overvåk og kontroller task-kjøringer.
• Arbeidskøer: Opprett og administrer arbeidskøer.
• Blokkadministrasjon: Få tilgang til blokktyper og dokumenter.
• Variabeladministrasjon: Opprett og administrer variabler.
• Workspace-administrasjon: Hent informasjon om workspaces.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert arbeidsflytstyring: Utviklere og operatører kan liste, trigge og overvåke Prefect-flows eller deployeringer via AI-agenter og dermed forenkle repeterende eller komplekse orkestreringsoppgaver.
• Flow-kjøringsovervåkning og feilsøking: Sjekk status på siste kjøringer umiddelbart, identifiser feilede flows og iverksett tiltak (som å restarte eller slette kjøringer) via konversasjonelle grensesnitt.
• Deployeringstyring og -planlegging: Pause, gjenoppta eller trigge deployeringsplaner direkte fra chattebaserte assistenter og få raskere respons ved endrede forretningsbehov.
• Variabel- og konfigurasjonsstyring: AI kan hjelpe med å liste, opprette eller oppdatere variabler og konfigurasjoner, noe som reduserer manuelle feil og forbedrer revisjonssporbarhet.
• Arbeidskø- og oppgavestyring: Administratorer kan administrere arbeidskøer og overvåke oppgaver i sanntid, noe som hjelper med å balansere arbeidsmengde og opprettholde høy systemstabilitet.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Docker og Windsurf-forutsetninger satt opp.
2. Eksporter nødvendige miljøvariabler:

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

3. Legg til Prefect MCP-serveren i konfigurasjonen din (f.eks. i en JSON-konfigurasjonsfil):

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

4. Start serveren: docker compose up
5. Verifiser at serveren kjører og at AI-verktøyene dine har tilgang til den.

Sikring av API-nøkler:
Bruk miljøvariabler som over (se env i JSON-konfig) for å beskytte sensitiv informasjon.

Claude

1. Sørg for at Claude-integrasjonen støtter eksterne MCP-servere.
2. Sett Prefect API-miljøvariabler som vist over.
3. Rediger Claude-integrasjonskonfigen for å legge til Prefect MCP-serveren:

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

4. Start Claude på nytt eller last MCP-integrasjonen på nytt.
5. Test ved å sende en Prefect-relatert kommando via Claude.

Cursor

1. Installer Docker og sørg for at Cursors MCP-integrasjon er aktivert.
2. Sett Prefect-relaterte miljøvariabler.
3. Legg til MCP-serveren i Cursors konfig (JSON-eksempel):

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

4. Start serveren: docker compose up
5. Bekreft integrasjonen ved å kjøre en testkommando.

Cline

1. Installer og konfigurer Cline etter dokumentasjonen.
2. Eksporter PREFECT_API_URL og PREFECT_API_KEY.
3. Legg til MCP-serveren i Clines konfigurasjon ved hjelp av et JSON-objekt som over.
4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
5. Verifiser tilkoblingen og kjør en eksempel Prefect-kommando.

Eksempel på sikring av API-nøkler via miljøvariabler:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “mcp-prefect” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server URL.

Oversikt

Vår vurdering

Prefect MCP Server tilbyr omfattende API-dekning for Prefect-operasjoner og tydelige oppsettinstruksjoner. Men den mangler dokumentasjon for avanserte MCP-funksjoner som prompt-maler, eksplisitte ressurser, røtter eller sampling. Konfigurasjonssikkerheten er god, men fraværet av prompt- og ressursdefinisjoner reduserer MCP-fullstendigheten.

MCP-score

Total vurdering:
Gitt den tydelige dokumentasjonen og verktøysdekningen, men manglende ressurs- og prompt-støtte samt fravær av LICENSE, vil jeg gi denne MCP-en 6/10 for fullstendighet og produksjonsklarhet.