Integrácia ZenML MCP Servera

Čo robí „ZenML“ MCP Server?

ZenML MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP), ktorá funguje ako most medzi AI asistentmi (napr. Cursor, Claude Desktop a ďalšími) a vašimi pipeline pre MLOps a LLMOps v ZenML. Sprístupnením API ZenML cez MCP štandard umožňuje AI klientom získať aktuálne informácie o používateľoch, pipeline, spusteniach, krokoch, službách a ďalších údajoch zo ZenML servera. Táto integrácia dáva vývojárom a AI workflowom možnosť dopytovať metadáta, spúšťať nové pipeline a priamo využívať orchestračné funkcie ZenML cez podporované AI nástroje. ZenML MCP Server je mimoriadne užitočný pre zvýšenie produktivity – prepája asistentov poháňaných LLM s robustnou MLOps infraštruktúrou a uľahčuje úlohy naprieč celým ML životným cyklom.

Zoznam promptov

V repozitári neboli nájdené informácie o šablónach promptov.

Zoznam zdrojov

• Používatelia – Prístup k informáciám o používateľoch ZenML.
• Stacky – Získanie detailov o dostupných konfiguráciách stackov.
• Pipeline – Dopytovanie metadát o pipeline spravovaných v ZenML.
• Spustenia pipeline – Informácie a stav spustení pipeline.
• Kroky pipeline – Detailné informácie o krokoch v rámci pipeline.
• Služby – Informácie o službách spravovaných v ZenML.
• Komponenty stacku – Metadáta o rôznych komponentoch ZenML stacku.
• Flavoury – Informácie o rôznych flavoroch komponentov stacku.
• Šablóny spustenia pipeline – Šablóny na spúšťanie nových pipeline.
• Rozvrhy – Údaje o naplánovaných spusteniach pipeline.
• Artefakty – Metadáta o dátových artefaktoch (nie samotné dáta).
• Konektory služieb – Informácie o konektoroch na externé služby.
• Kód kroku – Prístup ku kódu súvisiacemu s krokmi pipeline.
• Logy krokov – Získanie logov pre kroky (pri spustení na cloud stackoch).

Zoznam nástrojov

• Spustiť novú pipeline – Umožňuje spustiť novú pipeline, ak je dostupná šablóna spustenia.
• Čítanie zdrojov – Nástroje na čítanie metadát a stavov objektov ZenML servera (používatelia, stacky, pipeline a pod.).

Prípady použitia tohto MCP servera

• Monitoring a správa pipeline: Vývojári môžu pomocou AI asistentov zisťovať stav spustení pipeline, získavať logy a monitorovať priebeh priamo zo ZenML.
• Spúšťanie pipeline: AI asistenti môžu cez MCP server spúšťať nové pipeline, čím zrýchľujú pokusy a nasadenie.
• Prehliadanie zdrojov a artefaktov: Okamžite získať metadáta o datasetoch, modeloch a iných artefaktoch spravovaných v ZenML, čo urýchľuje získavanie kontextu pre experimenty.
• Kontrola stackov a služieb: Rýchla revízia konfigurácie stackov a detailov služieb pre jednoduchšie ladenie a optimalizáciu.
• Automatizované reportovanie: AI asistenti môžu generovať reporty o ML experimentoch, histórii pipeline a rodokmeni artefaktov prostredníctvom dopytovania MCP servera.

Ako ho nastaviť

Windsurf

Výslovné inštrukcie pre Windsurf neboli nájdené; použite všeobecnú MCP konfiguráciu:

1. Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a uv.
2. Naklonujte repozitár.
3. Získajte URL vášho ZenML servera a API kľúč.
4. Upravte konfiguračný súbor MCP pre Windsurf a pridajte ZenML MCP server.
5. Uložte a reštartujte Windsurf.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Poznámka: API kľúče zabezpečte nastavením v sekcii env ako je uvedené vyššie.

Claude

1. Nainštalujte Claude Desktop.
2. Otvorte ‘Settings’ > ‘Developer’ > ‘Edit Config’.
3. Pridajte MCP server podľa ukážky nižšie.
4. Vyplňte vlastné cesty a prihlasovacie údaje.
5. Uložte a reštartujte Claude Desktop.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Poznámka: API kľúče vždy uložte bezpečne v premenných prostredia ako vyššie.

Cursor

1. Nainštalujte Cursor.
2. Nájdite konfiguračný súbor MCP pre Cursor.
3. Pridajte sekciu ZenML MCP server podľa ukážky.
4. Vyplňte správne cesty a prihlasovacie údaje.
5. Uložte a reštartujte Cursor.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Poznámka: API kľúče nastavujte pomocou premenných prostredia v sekcii env kvôli bezpečnosti.

Cline

Výslovné inštrukcie pre Cline neboli nájdené; použite všeobecnú MCP konfiguráciu:

1. Nainštalujte všetky potrebné závislosti pre Cline.
2. Naklonujte repozitár MCP-ZenML.
3. Získajte prihlasovacie údaje k ZenML serveru.
4. Upravte konfiguračný súbor MCP pre Cline a pridajte ZenML MCP server.
5. Uložte a reštartujte Cline.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Poznámka: API kľúče zabezpečte v sekcii env ako vyššie.

Bezpečné ukladanie API kľúčov:
Nastavte svoj ZenML API kľúč a URL servera bezpečne pomocou premenných prostredia v sekcii env konfigurácie, ako v príkladoch JSON vyššie.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do svojho flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V systémovej MCP konfigurácii vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

{
  "zenml": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť „zenml“ na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedených tabuliek poskytuje ZenML MCP server dôkladnú dokumentáciu, jasné inštrukcie na nastavenie a sprístupňuje široké spektrum zdrojov a nástrojov. Chýba však dokumentácia k šablónam promptov a nie je výslovne spomenutá podpora sampling alebo roots. Repozitár je aktívny, s priaznivým počtom hviezdičiek a fork-ov, no niektoré pokročilé funkcie MCP nie sú pokryté.

MCP skóre