Integrácia Prefect MCP Server

Čo robí “Prefect” MCP Server?

Prefect MCP (Model Context Protocol) Server slúži ako most medzi AI asistentmi a platformou Prefect na orchestráciu pracovných tokov. Sprístupnením Prefect API cez MCP umožňuje AI klientom spravovať, monitorovať a riadiť workflowy Prefect a súvisiace zdroje pomocou príkazov v prirodzenom jazyku. Táto integrácia umožňuje automatizovanú správu tokov, plánovanie nasadení, monitorovanie úloh a ďalšie funkcie – všetko prostredníctvom AI rozhraní. Prefect MCP Server rozširuje vývojárske workflowy o nástroje na dopytovanie stavov workflowov, spúšťanie nasadení, správu premenných a interakciu so všetkými hlavnými komponentmi Prefect programovo alebo cez konverzačných agentov.

Zoznam promptov

V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené ani zahrnuté žiadne prompt šablóny.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii alebo kóde nie sú explicitne uvedené MCP “zdroje”. Server sprístupňuje entity Prefectu (toky, spustenia, nasadenia a pod.) cez svoje API, ale nie sú zdokumentované žiadne resource primitíva.

Zoznam nástrojov

• Správa tokov: výpis, získanie a mazanie tokov.
• Správa spustení tokov: vytváranie, monitorovanie a riadenie spustení tokov.
• Správa nasadení: správa nasadení a ich rozvrhov.
• Správa spustení úloh: monitorovanie a riadenie spustení úloh.
• Správa pracovných frontov: vytváranie a správa pracovných frontov.
• Správa blokov: prístup k typom blokov a dokumentom.
• Správa premenných: vytváranie a správa premenných.
• Správa workspace: získavanie informácií o pracovných priestoroch.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Automatizovaná správa workflowov: Vývojári a operátori môžu cez AI agentov vypísať, spustiť či monitorovať Prefect toky alebo nasadenia, čím si uľahčia opakované alebo zložité úlohy orchestrácie.
• Monitorovanie a riešenie problémov so spusteniami: Okamžite skontrolujte stav posledných spustení, identifikujte zlyhané toky a vykonajte nápravné akcie (napr. reštart či zmazanie spustenia) cez konverzačné rozhranie.
• Plánovanie a riadenie nasadení: Pozastavte, obnovte alebo spustite rozvrhy nasadení priamo cez chat asistenta, čím zrýchlite reakciu na zmeny v biznise.
• Správa premenných a konfigurácií: AI pomáha s výpisom, vytváraním či aktualizáciou premenných a konfigurácií, čím znižuje manuálne chyby a zlepšuje audit.
• Správa pracovných frontov a úloh: Administrátori môžu v reálnom čase cez AI spravovať pracovné fronty a monitorovať úlohy, čo pomáha vyvažovať záťaž a udržať vysokú spoľahlivosť systému.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Docker a splnené požiadavky Windsurf.
2. Exportujte potrebné environmentálne premenné:

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

3. Pridajte Prefect MCP server do konfigurácie (napr. do JSON konfiguračného súboru):

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

4. Spustite server: docker compose up
5. Overte, že server beží a AI nástroje ho môžu používať.

Zabezpečenie API kľúčov:
Na ochranu citlivých údajov používajte environmentálne premenné (pozri env v JSON konfigurácii).

Claude

1. Overte, že integrácia Claude podporuje externé MCP servery.
2. Nastavte environmentálne premenné Prefect API ako vyššie.
3. Upraviť konfiguráciu Claude integrácie a pridať 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. Reštartujte Claude alebo načítajte MCP integráciu.
5. Otestujte spustením Prefect príkazu cez Claude.

Cursor

1. Nainštalujte Docker a uistite sa, že je v Cursor povolená MCP integrácia.
2. Nastavte environmentálne premenné súvisiace s Prefect.
3. Pridajte MCP server do konfigurácie Cursor (príklad JSON):

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

4. Spustite server: docker compose up
5. Overte integráciu spustením testovacieho príkazu.

Cline

1. Nainštalujte a nakonfigurujte Cline podľa dokumentácie.
2. Exportujte PREFECT_API_URL a PREFECT_API_KEY.
3. Pridajte MCP server do Cline konfigurácie pomocou JSON objektu ako vyššie.
4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
5. Overte konektivitu a spustite ukážkový Prefect príkaz.

Príklad zabezpečenia API kľúčov environmentálnymi premennými:

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

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do svojho pracovného toku vo FlowHunt pridajte MCP komponent do flowu a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorte konfiguračný panel. V časti systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní bude môcť AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “mcp-prefect” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Náš názor

Prefect MCP Server poskytuje komplexné pokrytie API pre operácie Prefect a jasné inštrukcie na nastavenie. Chýba mu však dokumentácia pokročilých MCP funkcií ako prompt šablóny, explicitné zdroje, rooty alebo sampling. Bezpečnosť konfigurácie je kvalitná, ale absencia promptov a definícií zdrojov znižuje úplnosť MCP.

MCP skóre

Celkové hodnotenie:
Vzhľadom na jasnú dokumentáciu a pokrytie nástrojov, ale chýbajúcu podporu zdrojov, promptov a absenciu LICENSE hodnotíme tento MCP na 6/10 za úplnosť a pripravenosť na produkčné použitie.