Integração do Servidor Prefect MCP

O que o servidor “Prefect” MCP faz?

O Servidor Prefect MCP (Model Context Protocol) atua como uma ponte entre assistentes de IA e a plataforma de orquestração de fluxos Prefect. Ao expor as APIs do Prefect via MCP, ele permite que clientes de IA gerenciem, monitorem e controlem fluxos e recursos relacionados usando comandos em linguagem natural. Essa integração possibilita gerenciamento automatizado de fluxos, agendamento de implantações, monitoramento de tarefas e mais — tudo por meio de interfaces baseadas em IA. O Servidor Prefect MCP aprimora fluxos de desenvolvimento ao oferecer ferramentas para consultar estados de workflow, acionar implantações, gerenciar variáveis e interagir com todos os principais componentes do Prefect, programaticamente ou por agentes conversacionais.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é mencionado ou incluído no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum “recurso” MCP explícito está listado ou descrito na documentação ou código disponível. O servidor expõe as entidades do Prefect (fluxos, execuções, implantações etc.) via suas APIs, mas nenhum primitivo de recurso está documentado.

Lista de Ferramentas

• Gerenciamento de Fluxos: Listar, obter e excluir fluxos.
• Gerenciamento de Execuções de Fluxo: Criar, monitorar e controlar execuções de fluxo.
• Gerenciamento de Implantações: Gerenciar implantações e seus agendamentos.
• Gerenciamento de Execuções de Tarefas: Monitorar e controlar execuções de tarefas.
• Gerenciamento de Filas de Trabalho: Criar e gerenciar filas de trabalho.
• Gerenciamento de Blocos: Acessar tipos de blocos e documentos.
• Gerenciamento de Variáveis: Criar e gerenciar variáveis.
• Gerenciamento de Workspaces: Obter informações sobre workspaces.

Casos de Uso deste MCP Server

• Gerenciamento Automatizado de Fluxos: Desenvolvedores e operadores podem listar, acionar e monitorar fluxos ou implantações Prefect através de agentes de IA, simplificando tarefas de orquestração repetitivas ou complexas.
• Monitoramento e Solução de Problemas em Execuções de Fluxo: Verifique instantaneamente o status das execuções recentes, identifique fluxos que falharam e tome ações corretivas (como reiniciar ou excluir execuções) via interfaces conversacionais.
• Agendamento e Controle de Implantações: Pause, retome ou acione agendamentos de implantação diretamente de assistentes baseados em chat, acelerando a resposta a necessidades de negócio.
• Gerenciamento de Variáveis e Configurações: A IA pode auxiliar na listagem, criação ou atualização de variáveis e configurações, reduzindo erros manuais e melhorando a auditabilidade.
• Gerenciamento de Filas de Trabalho e Tarefas: Administradores podem gerenciar filas de trabalho e monitorar tarefas em tempo real, ajudando a equilibrar cargas e manter alta confiabilidade do sistema.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Docker e os pré-requisitos do Windsurf estão configurados.
2. Exporte as variáveis de ambiente necessárias:

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

3. Adicione o servidor Prefect MCP na sua configuração (por exemplo, em um arquivo de configuração JSON):

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

4. Inicie o servidor: docker compose up
5. Verifique se o servidor está em execução e se suas ferramentas de IA conseguem acessá-lo.

Protegendo as Chaves de API:
Use variáveis de ambiente como acima (veja env no JSON de configuração) para proteger informações sensíveis.

Claude

1. Certifique-se de que a integração do Claude suporta servidores MCP externos.
2. Defina suas variáveis de ambiente Prefect como acima.
3. Edite a configuração do Claude para adicionar o servidor Prefect MCP:

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

4. Reinicie o Claude ou recarregue a integração MCP.
5. Teste emitindo um comando relacionado ao Prefect pelo Claude.

Cursor

1. Instale o Docker e garanta que a integração MCP do Cursor esteja habilitada.
2. Defina as variáveis de ambiente do Prefect.
3. Adicione o servidor MCP à configuração do Cursor (exemplo JSON):

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

4. Inicie o servidor: docker compose up
5. Confirme a integração executando um comando de teste.

Cline

1. Instale e configure o Cline conforme a documentação.
2. Exporte PREFECT_API_URL e PREFECT_API_KEY.
3. Adicione o servidor MCP na configuração do Cline usando um objeto JSON como acima.
4. Salve a configuração e reinicie o Cline.
5. Verifique conectividade e execute um comando de exemplo do Prefect.

Protegendo Chaves de API com Variáveis de Ambiente:

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

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, inicie adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Após configurar, o agente de IA já pode usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “mcp-prefect” para o nome real do seu servidor MCP e de substituir a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Servidor Prefect MCP fornece ampla cobertura das APIs do Prefect e instruções claras de configuração. No entanto, carece de documentação para recursos MCP avançados como modelos de prompt, recursos explícitos, raízes ou amostragem. Sua segurança de configuração é sólida, mas a ausência de definições de prompt e recursos reduz sua completude como MCP.

Pontuação MCP

Avaliação Geral:
Considerando a documentação clara e a cobertura de ferramentas, mas a ausência de suporte a recursos e prompts, e a falta de uma LICENSE, eu avaliaria este MCP em 6/10 em completude e prontidão para uso em produção.