Prefect MCP Server-integration

Vad gör “Prefect” MCP Server?

Prefect MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Prefects plattform för arbetsflödesorkestrering. Genom att exponera Prefects API:er via MCP gör den det möjligt för AI-klienter att hantera, övervaka och styra Prefect-arbetsflöden och relaterade resurser med naturliga språkbefallningar. Denna integration tillåter automatiserad flödeshantering, schemaläggning av driftsättningar, övervakning av uppgifter och mer – allt via AI-drivna gränssnitt. Prefect MCP-servern förbättrar utvecklarens arbetsflöde genom att erbjuda verktyg för att fråga om arbetsflödesstatus, utlösa driftsättningar, hantera variabler och interagera med alla viktiga komponenter i Prefect, antingen programmatiskt eller via samtalsbaserade agenter.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns eller ingår i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-“resurser” listas eller beskrivs i tillgänglig dokumentation eller kod. Servern exponerar Prefects entiteter (flöden, körningar, driftsättningar, etc.) via sina API:er, men inga resursprimitiver är dokumenterade.

Lista över verktyg

• Flödeshantering: Lista, hämta och ta bort flöden.
• Flödeskörningshantering: Skapa, övervaka och styra flödeskörningar.
• Driftsättningshantering: Hantera driftsättningar och deras scheman.
• Uppgiftskörningshantering: Övervaka och styra uppgiftskörningar.
• Arbetsköhantering: Skapa och hantera arbetsköer.
• Blockhantering: Kom åt blocktyper och dokument.
• Variabelhantering: Skapa och hantera variabler.
• Arbetsytahantering: Hämta information om arbetsytor.

Användningsfall för denna MCP-server

• Automatiserad arbetsflödeshantering: Utvecklare och operatörer kan lista, utlösa och övervaka Prefect-flöden eller driftsättningar via AI-agenter – vilket förenklar repetitiva eller komplexa orkestreringsuppgifter.
• Flödeskörningsövervakning och felsökning: Kontrollera omedelbart status för senaste körningar, identifiera misslyckade flöden och vidta åtgärder (som att starta om eller ta bort körningar) via samtalsbaserade gränssnitt.
• Schemaläggning och styrning av driftsättningar: Pausa, återuppta eller utlösa driftsättningsscheman direkt från chattbaserade assistenter och snabba upp anpassningen till förändrade affärsbehov.
• Hantera variabler och konfigurationer: AI kan hjälpa till att lista, skapa eller uppdatera variabler och konfigurationer, vilket minskar manuella fel och förbättrar spårbarheten.
• Arbetskö- och uppgiftshantering: Administratörer kan hantera arbetsköer och övervaka uppgifter i realtid – vilket hjälper till att balansera arbetsbelastning och upprätthålla hög systemtillförlitlighet.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Docker och Windsurf-förutsättningar installerade.
2. Exportera nödvändiga miljövariabler:

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

3. Lägg till Prefect MCP-servern i din konfiguration (t.ex. i en JSON-konfigurationsfil):

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

4. Starta servern: docker compose up
5. Verifiera att servern körs och att dina AI-verktyg kan ansluta till den.

Säkra API-nycklar:
Använd miljövariabler som ovan (se env i JSON-konfigurationen) för att skydda känslig information.

Claude

1. Kontrollera att Claude-integrationen stöder externa MCP-servrar.
2. Ställ in dina Prefect API-miljövariabler enligt ovan.
3. Redigera Claude-konfigurationen för att lägga till Prefect MCP-servern:

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

4. Starta om Claude eller ladda om MCP-integrationen.
5. Testa genom att utföra ett Prefect-relaterat kommando via Claude.

Cursor

1. Installera Docker och säkerställ att Cursors MCP-integration är aktiverad.
2. Ställ in Prefect-relaterade miljövariabler.
3. Lägg till MCP-servern i Cursors konfiguration (JSON-exempel):

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

4. Starta servern: docker compose up
5. Bekräfta integrationen genom att köra ett testkommando.

Cline

1. Installera och konfigurera Cline enligt dokumentationen.
2. Exportera PREFECT_API_URL och PREFECT_API_KEY.
3. Lägg till MCP-servern i din Cline-konfiguration via ett JSON-objekt enligt ovan.
4. Spara konfigurationen och starta om Cline.
5. Verifiera anslutningen och kör ett exempelkommando för Prefect.

Exempel på att säkra API-nycklar med miljövariabler:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “mcp-prefect” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

Prefect MCP-servern erbjuder omfattande API-täckning för Prefect-operationer och tydliga installationsinstruktioner. Dock saknas dokumentation för avancerade MCP-funktioner såsom promptmallar, explicita resurser, rötter eller sampling. Konfigurationssäkerheten är god, men avsaknaden av prompt- och resursdefinitioner minskar MCP:ns fullständighet.

MCP-betyg

Totalt betyg:
Givet den tydliga dokumentationen och verktygstäckningen, men avsaknad av stöd för resurser och promptar samt ingen LICENSE, ger jag denna MCP betyget 6/10 för fullständighet och produktionsberedskap.