Prefect MCP Sunucusu Entegrasyonu

Prefect MCP Sunucusu Entegrasyonu

Prefect’in iş akışı orkestrasyon platformunu Prefect MCP Sunucusu ile FlowHunt ve diğer AI ajanlarına bağlayarak, doğal dil üzerinden otomatik akış yönetimi, dağıtım kontrolü ve gerçek zamanlı izleme imkanı sağlar.

“Prefect” MCP Sunucusu ne yapar?

Prefect MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI asistanları ile Prefect iş akışı orkestrasyon platformu arasında bir köprü görevi görür. Prefect API’lerini MCP üzerinden açarak, AI istemcilerinin Prefect iş akışlarını ve ilişkili kaynakları doğal dil komutlarıyla yönetmesini, izlemesini ve kontrol etmesini sağlar. Bu entegrasyon sayesinde otomatik akış yönetimi, dağıtım zamanlama, görev izleme ve daha fazlası AI tabanlı arayüzler üzerinden gerçekleştirilebilir. Prefect MCP Sunucusu, iş akışı durumlarını sorgulama, dağıtım tetikleme, değişken yönetimi ve Prefect’in tüm ana bileşenleriyle programatik veya konuşma tabanlı etkileşim için araçlar sunarak geliştirme süreçlerini güçlendirir.

Prompt Listesi

Depoda veya dökümantasyonda prompt şablonu belirtilmemiş ya da eklenmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut dökümantasyon veya kodda açıkça tanımlanmış MCP “kaynağı” yer almamaktadır. Sunucu, Prefect’in varlıklarını (akışlar, çalıştırmalar, dağıtımlar vb.) API’leri aracılığıyla açar, fakat kaynak primitifleri dokümante edilmemiştir.

Araç Listesi

  • Akış Yönetimi: Akışları listeleyin, alın ve silin.
  • Akış Çalıştırma Yönetimi: Akış çalıştırmaları oluşturun, izleyin ve kontrol edin.
  • Dağıtım Yönetimi: Dağıtımları ve zamanlamalarını yönetin.
  • Görev Çalıştırma Yönetimi: Görev çalıştırmalarını izleyin ve kontrol edin.
  • İş Sırası Yönetimi: İş sıraları oluşturun ve yönetin.
  • Blok Yönetimi: Blok türlerine ve belgelere erişin.
  • Değişken Yönetimi: Değişkenleri oluşturun ve yönetin.
  • Çalışma Alanı Yönetimi: Çalışma alanları hakkında bilgi alın.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

  • Otomatik İş Akışı Yönetimi: Geliştiriciler ve operatörler, AI ajanları aracılığıyla Prefect akışlarını veya dağıtımlarını listeleyebilir, tetikleyebilir ve izleyebilir, böylece tekrarlayan veya karmaşık orkestrasyon görevlerini kolaylaştırır.
  • Akış Çalıştırma İzleme ve Sorun Giderme: Son çalıştırmaların durumunu anında kontrol edebilir, başarısız akışları tespit edip (ör. yeniden başlatma veya silme gibi) düzeltici işlemleri sohbet tabanlı arayüzlerle gerçekleştirebilirsiniz.
  • Dağıtım Zamanlama ve Kontrolü: Dağıtım zamanlamalarını sohbet asistanları üzerinden duraklatabilir, devam ettirebilir veya tetikleyerek iş ihtiyaçlarına hızlı yanıt verebilirsiniz.
  • Değişken ve Konfigürasyon Yönetimi: AI, değişken ve konfigürasyonların listelenmesi, oluşturulması veya güncellenmesinde yardımcı olur; manuel hata riskini azaltır ve denetlenebilirliği artırır.
  • İş Sırası ve Görev Yönetimi: Yöneticiler, iş sıralarını yönetip görevleri gerçek zamanlı izleyerek iş yüklerini dengeleyebilir ve sistem güvenilirliğini artırabilir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

  1. Docker ve Windsurf ön gereksinimlerinin kurulu olduğundan emin olun.
  2. Gerekli ortam değişkenlerini dışa aktarın:
    export PREFECT_API_URL="http://localhost:4200/api"
    export PREFECT_API_KEY="your_api_key"
    
  3. Prefect MCP sunucusunu konfigürasyonunuza ekleyin (örn. bir JSON konfigürasyon dosyasında):
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-prefect": {
          "command": "mcp-prefect",
          "args": ["--transport", "sse"],
          "env": {
            "PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
          },
          "cwd": "/path/to/your/project/directory"
        }
      }
    }
    
  4. Sunucuyu başlatın: docker compose up
  5. Sunucunun çalıştığından ve AI araçlarınızın erişebildiğinden emin olun.

API Anahtarlarının Güvenliği:
Gizli bilgileri korumak için yukarıdaki gibi ortam değişkenlerini (JSON config içindeki env bölümü) kullanın.

Claude

  1. Claude entegrasyonunun harici MCP sunucularını desteklediğinden emin olun.
  2. Prefect API ortam değişkenlerini yukarıdaki gibi ayarlayın.
  3. Claude entegrasyon konfigürasyonuna Prefect MCP sunucusunu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-prefect": {
          "command": "mcp-prefect",
          "args": ["--transport", "sse"],
          "env": {
            "PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
          },
          "cwd": "/path/to/your/project/directory"
        }
      }
    }
    
  4. Claude’u yeniden başlatın veya MCP entegrasyonunu tekrar yükleyin.
  5. Claude üzerinden Prefect ile ilgili bir komut göndererek testi gerçekleştirin.

Cursor

  1. Docker’ı kurun ve Cursor MCP entegrasyonunun etkin olduğundan emin olun.
  2. Prefect ile ilgili ortam değişkenlerini ayarlayın.
  3. MCP sunucusunu Cursor konfigürasyonuna ekleyin (JSON örneği):
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-prefect": {
          "command": "mcp-prefect",
          "args": ["--transport", "sse"],
          "env": {
            "PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
          },
          "cwd": "/path/to/your/project/directory"
        }
      }
    }
    
  4. Sunucuyu başlatın: docker compose up
  5. Test komutu çalıştırarak entegrasyonu doğrulayın.

Cline

  1. Cline’ı kendi dökümantasyonuna göre kurup yapılandırın.
  2. PREFECT_API_URL ve PREFECT_API_KEY ortam değişkenlerini dışa aktarın.
  3. MCP sunucusunu yukarıdaki JSON nesnesiyle Cline konfigürasyonuna ekleyin.
  4. Konfigürasyonu kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  5. Bağlantıyı doğrulayın ve örnek bir Prefect komutu çalıştırın.

Ortam Değişkenleriyle API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama Örneği:

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

Bu MCP’yi akışlar içinde nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak konfigürasyon panelini açın. Sistem MCP konfigürasyon bölümünde, aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucunuza ait detayları girin:

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

Konfigürasyon tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “mcp-prefect” adını gerçek MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.


Genel Bakış

BölümDurumDetaylar/Notlar
Genel BakışGenel bakış ve özellikler açıkça dokümante
Prompt ListesiPrompt şablonu yok
Kaynak ListesiAçık MCP kaynağı listelenmemiş
Araç ListesiTüm ana Prefect API’leri için araçlar açıklanmış
API Anahtarlarının GüvenliğiKonfigürasyonda ortam değişkenleri ile anlatılmış
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Belirtilmemiş

Bizim görüşümüz

Prefect MCP Sunucusu, Prefect işlemleri için kapsamlı API erişimi ve net kurulum talimatları sunar. Ancak gelişmiş MCP özellikleri (prompt şablonları, açık kaynaklar, rootlar veya örnekleme) ile ilgili dökümantasyon eksiktir. Konfigürasyon güvenliği güçlüdür, ancak prompt ve kaynak tanımlarının yokluğu MCP bütünlüğünü azaltmaktadır.

MCP Puanı

Lisansı var mı?⛔ (Lisans bulunamadı)
En az bir aracı var mı?
Fork sayısı2
Star sayısı8

Genel Değerlendirme:
Açık dökümantasyon ve araç kapsamına rağmen kaynak ve prompt desteği ile lisans eksikliği nedeniyle bu MCP’yi 6/10 ile değerlendiriyoruz; üretim MCP kullanımı için tamamlayıcılığı ve hazır oluşu orta seviyededir.

Sıkça sorulan sorular

Prefect MCP Sunucusu nedir?

Prefect MCP Sunucusu, Prefect'in iş akışı orkestrasyon API’lerini Model Context Protocol üzerinden AI asistanlarına açar. FlowHunt veya uyumlu AI ajanlarıyla doğal dil kullanarak akış, dağıtım, değişken ve daha fazlasının yönetilmesini sağlar.

Bu MCP hangi araçları sağlar?

Prefect API üzerinden AI tabanlı olarak akış, dağıtım, akış çalıştırma, görev çalıştırma, iş sırası, blok, değişken ve çalışma alanı bilgisi yönetimi sağlar.

Prompt şablonları veya açık MCP kaynakları dahil mi?

Hayır, Prefect MCP Sunucusu dökümantasyonunda prompt şablonları veya açık MCP kaynak tanımları bulunmamaktadır.

Prefect MCP Sunucusu için kimlik bilgileri nasıl güvenceye alınır?

API kimlik bilgilerini güvenli tutmak için konfigürasyon dosyalarınızda ortam değişkenleri (ör. PREFECT_API_URL ve PREFECT_API_KEY) kullanın.

Bu MCP Sunucusunun genel puanı nedir?

Dökümantasyon ve araçlar açısından iyi olsa da, kaynak ve prompt şablonu desteği eksikliği nedeniyle Prefect MCP Sunucusu tamamlayıcılık ve hazırlık açısından 6/10 puan almıştır.

Prefect MCP Sunucusunu FlowHunt ile Deneyin

İş akışı otomasyonunuzu hızlandırın: FlowHunt veya favori AI asistanınız üzerinden Prefect akışlarını yönetin, dağıtın ve izleyin.

Daha fazla bilgi

MCP-PIF Sunucu Entegrasyonu
MCP-PIF Sunucu Entegrasyonu

MCP-PIF Sunucu Entegrasyonu

MCP-PIF (Model Context Protocol - Kişisel Zeka Çerçevesi) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını harici veri, araç ve servislerle bağlayarak çalışma alanı yönetimi,...

5 dakika okuma
AI MCP +5
MCP Proxy Sunucu
MCP Proxy Sunucu

MCP Proxy Sunucu

MCP Proxy Sunucu, birden fazla MCP kaynak sunucusunu tek bir HTTP sunucusunda birleştirerek AI asistanları ve geliştiriciler için bağlantıları kolaylaştırır. Ge...

4 dakika okuma
AI Infrastructure +4
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...

3 dakika okuma
AI Integration +4