Integracja Prefect MCP Server

Co robi “Prefect” MCP Server?

Prefect MCP (Model Context Protocol) Server działa jako most między asystentami AI a platformą orkiestracji workflow Prefect. Udostępniając API Prefect poprzez MCP, pozwala klientom AI zarządzać, monitorować i kontrolować workflow Prefect oraz powiązane zasoby za pomocą poleceń w języku naturalnym. Ta integracja umożliwia automatyczne zarządzanie przepływami, planowanie wdrożeń, monitorowanie zadań i wiele więcej — wszystko przez interfejsy wspierane AI. Prefect MCP Server usprawnia procesy deweloperskie, oferując narzędzia do zapytań o stan workflow, uruchamiania wdrożeń, zarządzania zmiennymi oraz interakcji ze wszystkimi głównymi komponentami Prefect programowo lub poprzez agentów konwersacyjnych.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie ma wymienionych ani załączonych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani kodzie nie są opisane ani wymienione żadne jawne „zasoby” MCP. Serwer udostępnia byty Prefect (przepływy, uruchomienia, wdrożenia itp.) przez swoje API, ale brak dokumentacji prymitywów zasobów.

Lista narzędzi

• Zarządzanie przepływami: listowanie, pobieranie i usuwanie przepływów.
• Zarządzanie uruchomieniami przepływów: tworzenie, monitorowanie i kontrola uruchomień przepływów.
• Zarządzanie wdrożeniami: zarządzanie wdrożeniami i ich harmonogramami.
• Zarządzanie uruchomieniami zadań: monitorowanie i kontrola uruchomień zadań.
• Zarządzanie kolejkami zadań: tworzenie i zarządzanie kolejkami zadań.
• Zarządzanie blokami: dostęp do typów bloków i dokumentów.
• Zarządzanie zmiennymi: tworzenie i zarządzanie zmiennymi.
• Zarządzanie workspace: pobieranie informacji o workspace.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne zarządzanie workflow: Deweloperzy i operatorzy mogą listować, uruchamiać i monitorować przepływy lub wdrożenia Prefect przez agentów AI, usprawniając powtarzalne lub złożone zadania orkiestracji.
• Monitorowanie i rozwiązywanie problemów z uruchomieniami: Szybko sprawdzaj status ostatnich uruchomień, identyfikuj nieudane przepływy i podejmuj działania naprawcze (np. restart lub usuwanie uruchomień) poprzez interfejs konwersacyjny.
• Planowanie i kontrola wdrożeń: Wstrzymuj, wznawiaj lub uruchamiaj harmonogramy wdrożeń bezpośrednio z asystenta czatowego, przyspieszając reakcję na zmieniające się potrzeby biznesowe.
• Zarządzanie zmiennymi i konfiguracją: AI może pomóc w listowaniu, tworzeniu czy aktualizowaniu zmiennych i konfiguracji, ograniczając błędy ręczne i poprawiając audytowalność.
• Zarządzanie kolejkami i zadaniami: Administratorzy mogą zarządzać kolejkami zadań i monitorować zadania w czasie rzeczywistym, pomagając równoważyć obciążenie i utrzymywać wysoką niezawodność systemu.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Docker i wymagania wstępne Windsurf.
2. Wyeksportuj wymagane zmienne środowiskowe:

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

3. Dodaj Prefect MCP server do swojej konfiguracji (np. w pliku JSON):

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

4. Uruchom serwer: docker compose up
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i czy narzędzia AI mają do niego dostęp.

Zabezpieczanie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych jak powyżej (patrz env w konfiguracji JSON), aby chronić poufne informacje.

Claude

1. Upewnij się, że integracja Claude obsługuje zewnętrzne serwery MCP.
2. Skonfiguruj zmienne środowiskowe Prefect jak wyżej.
3. Edytuj konfigurację integracji Claude, aby dodać Prefect MCP server:

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

4. Zrestartuj Claude lub przeładuj integrację MCP.
5. Przetestuj, wydając polecenie związane z Prefect przez Claude.

Cursor

1. Zainstaluj Docker i upewnij się, że integracja MCP Cursor jest aktywna.
2. Skonfiguruj zmienne środowiskowe Prefect.
3. Dodaj serwer MCP do konfiguracji Cursor (przykład JSON):

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

4. Uruchom serwer: docker compose up
5. Potwierdź integrację, uruchamiając polecenie testowe.

Cline

1. Zainstaluj i skonfiguruj Cline zgodnie z dokumentacją.
2. Wyeksportuj PREFECT_API_URL oraz PREFECT_API_KEY.
3. Dodaj serwer MCP do konfiguracji Cline z użyciem obiektu JSON jak powyżej.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj połączenie i uruchom przykładowe polecenie Prefect.

Przykład zabezpieczenia kluczy API przez zmienne środowiskowe:

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

Jak używać tego MCP wewnątrz flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do diagramu przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź dane serwera MCP w takim formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjonalnościami. Pamiętaj, aby zmienić “mcp-prefect” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Prefect MCP Server zapewnia szerokie pokrycie API Prefect i jasne instrukcje konfiguracji. Brakuje jednak dokumentacji bardziej zaawansowanych funkcji MCP, takich jak szablony promptów, jawne zasoby, rooty czy sampling. Bezpieczeństwo konfiguracji stoi na wysokim poziomie, ale brak szablonów i definicji zasobów ogranicza kompletność MCP.

Ocena MCP

Ogólna ocena:
Biorąc pod uwagę jasną dokumentację i pokrycie narzędzi, lecz brak wsparcia dla zasobów i promptów oraz brak LICENSE, oceniam ten MCP na 6/10 pod kątem kompletności i gotowości do produkcyjnego użycia.