
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,...
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 (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.
Depoda veya dökümantasyonda prompt şablonu belirtilmemiş ya da eklenmemiştir.
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.
export PREFECT_API_URL="http://localhost:4200/api"
export PREFECT_API_KEY="your_api_key"
{
"mcpServers": {
"mcp-prefect": {
"command": "mcp-prefect",
"args": ["--transport", "sse"],
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
},
"cwd": "/path/to/your/project/directory"
}
}
}
docker compose up
API Anahtarlarının Güvenliği:
Gizli bilgileri korumak için yukarıdaki gibi ortam değişkenlerini (JSON config içindeki env
bölümü) kullanın.
{
"mcpServers": {
"mcp-prefect": {
"command": "mcp-prefect",
"args": ["--transport", "sse"],
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
},
"cwd": "/path/to/your/project/directory"
}
}
}
{
"mcpServers": {
"mcp-prefect": {
"command": "mcp-prefect",
"args": ["--transport", "sse"],
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/your/project/directory"
},
"cwd": "/path/to/your/project/directory"
}
}
}
docker compose up
PREFECT_API_URL
ve PREFECT_API_KEY
ortam değişkenlerini dışa aktarın.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"
}
}
}
}
FlowHunt’ta MCP Kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:
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.
Bölüm | Durum | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | Genel bakış ve özellikler açıkça dokümante |
Prompt Listesi | ⛔ | Prompt şablonu yok |
Kaynak Listesi | ⛔ | Açık MCP kaynağı listelenmemiş |
Araç Listesi | ✅ | Tüm ana Prefect API’leri için araçlar açıklanmış |
API Anahtarlarının Güvenliği | ✅ | Konfigürasyonda ortam değişkenleri ile anlatılmış |
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz) | ⛔ | Belirtilmemiş |
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.
Lisansı var mı? | ⛔ (Lisans bulunamadı) |
---|---|
En az bir aracı var mı? | ✅ |
Fork sayısı | 2 |
Star sayısı | 8 |
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.
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.
Prefect API üzerinden AI tabanlı olarak akış, dağıtım, akış çalıştırma, görev çalıştırma, iş sırası, blok, değişken ve çalışma alanı bilgisi yönetimi sağlar.
Hayır, Prefect MCP Sunucusu dökümantasyonunda prompt şablonları veya açık MCP kaynak tanımları bulunmamaktadır.
API kimlik bilgilerini güvenli tutmak için konfigürasyon dosyalarınızda ortam değişkenleri (ör. PREFECT_API_URL ve PREFECT_API_KEY) kullanın.
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.
İş akışı otomasyonunuzu hızlandırın: FlowHunt veya favori AI asistanınız üzerinden Prefect akışlarını yönetin, dağıtın ve izleyin.
MCP-PIF (Model Context Protocol - Kişisel Zeka Çerçevesi) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını harici veri, araç ve servislerle bağlayarak çalışma alanı yönetimi,...
MCP Proxy Sunucu, birden fazla MCP kaynak sunucusunu tek bir HTTP sunucusunda birleştirerek AI asistanları ve geliştiriciler için bağlantıları kolaylaştırır. Ge...
ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...