ZenML MCP Sunucusu Entegrasyonu

“ZenML” MCP Sunucusu ne yapar?

ZenML MCP Sunucusu, Yapay Zeka asistanları (Cursor, Claude Desktop ve diğerleri gibi) ile ZenML MLOps ve LLMOps pipeline’larınız arasında köprü görevi gören Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. ZenML’nin API’sini MCP standardı üzerinden sunarak, AI istemcilerinin bir ZenML sunucusundan kullanıcılar, pipeline’lar, pipeline çalışmaları, adımlar, servisler ve daha fazlası hakkında canlı bilgiye erişmesini sağlar. Bu entegrasyon, geliştiricilere ve yapay zeka iş akışlarına metaveri sorgulama, yeni pipeline çalıştırma başlatma ve ZenML’nin orkestrasyon özellikleriyle doğrudan etkileşim imkânı verir. ZenML MCP Sunucusu, özellikle LLM tabanlı asistanları güçlü MLOps altyapısına bağlayarak üretkenliği artırmak ve ML yaşam döngüsündeki görevleri kolaylaştırmak için faydalıdır.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonlarıyla ilgili bilgi bulunamadı.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynaklar Listesi

• Kullanıcılar – ZenML kullanıcıları hakkında bilgiye erişim.
• Stack’ler – Mevcut stack konfigürasyonlarının detaylarını alın.
• Pipeline’lar – ZenML’de yönetilen pipeline’lar hakkında metaveri sorgulayın.
• Pipeline Çalışmaları – Pipeline yürütmeleri hakkında bilgi ve durum alın.
• Pipeline Adımları – Pipeline’lardaki adımların detaylarını inceleyin.
• Servisler – ZenML tarafından yönetilen servisler hakkında bilgi.
• Stack Bileşenleri – ZenML stack’inde bulunan farklı bileşenlerin metaverileri.
• Flavor’lar – Farklı stack bileşeni flavor’ları hakkında bilgi alın.
• Pipeline Çalışma Şablonları – Yeni pipeline çalıştırmaları başlatmak için şablonlar.
• Zamanlayıcılar – Zamanlanmış pipeline yürütmeleri hakkında veri.
• Artefaktlar – Veri artefaktlarına ait metaveriler (verinin kendisi değil).
• Servis Konektörleri – Harici servislere olan bağlantılar hakkında bilgi.
• Adım Kodu – Pipeline adımlarıyla ilgili kodlara erişim.
• Adım Logları – Adımlar için logları alın (bulut tabanlı stack’lerde çalıştırıldığında).

Araçlar Listesi

• Yeni Pipeline Çalışması Başlat – Bir çalışma şablonu varsa yeni bir pipeline çalışması başlatmayı sağlar.
• Kaynakları Oku – ZenML sunucu nesnelerinden (kullanıcılar, stack’ler, pipeline’lar vb.) metaveri ve durum okumak için araçlar.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Pipeline İzleme ve Yönetimi: Geliştiriciler, pipeline çalışmalarının durumunu sorgulamak, logları almak ve ilerlemeyi ZenML’den doğrudan izlemek için AI asistanlarını kullanabilir.
• Pipeline Yürütmelerini Tetikleme: AI asistanları MCP sunucusu üzerinden yeni pipeline çalışmaları başlatabilir; bu sayede deneysel iterasyonlar ve dağıtım döngüleri hızlanır.
• Kaynak ve Artefakt Keşfi: ZenML tarafından yönetilen veri setleri, modeller ve diğer artefaktlara dair metaverileri anında alarak deneyler için hızlı bağlam elde edebilirsiniz.
• Stack ve Servis İncelemesi: Stack konfigürasyonlarını ve servis detaylarını hızla gözden geçirerek sorun çözümünü ve optimizasyonu kolaylaştırın.
• Otomatik Raporlama: AI asistanları ile ML deneyleri, pipeline geçmişi ve artefakt kökeni hakkında MCP sunucusunu sorgulayarak raporlar oluşturun.

Kurulumu nasıl yapılır

Windsurf

Windsurf için özel talimat bulunamadı; genel MCP konfigürasyonunu kullanın:

1. Node.js ve uv kurulu olduğundan emin olun.
2. Depoyu klonlayın.
3. ZenML sunucu URL’nizi ve API anahtarınızı edinin.
4. Windsurf MCP konfigürasyon dosyanıza ZenML MCP sunucusunu ekleyin.
5. Kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Not: API anahtarlarınızı yukarıda gösterildiği gibi env bölümünde güvenle ayarlayın.

Claude

1. Claude Desktop’u kurun.
2. ‘Ayarlar’ > ‘Geliştirici’ > ‘Konfigürasyonu Düzenle’yi açın.
3. MCP sunucusunu aşağıda gösterildiği gibi ekleyin.
4. Yol ve kimlik bilgilerini kendinize göre değiştirin.
5. Kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Not: API anahtarlarınızı yukarıdaki gibi ortam değişkenlerinde güvenle saklayın.

Cursor

1. Cursor’u kurun.
2. Cursor’ın MCP konfigürasyon dosyasını bulun.
3. ZenML MCP sunucusu bölümünü aşağıda gösterildiği gibi ekleyin.
4. Doğru yol ve kimlik bilgilerini girin.
5. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Not: API anahtarlarını güvenliğiniz için env bölümünde ortam değişkeni olarak ayarlayın.

Cline

Cline için özel talimat bulunamadı; genel MCP konfigürasyonunu kullanın:

1. Cline için gerekli ön koşulları kurun.
2. MCP-ZenML deposunu klonlayın.
3. ZenML sunucu kimlik bilgilerinizi edinin.
4. Cline MCP konfigürasyon dosyanıza ZenML MCP sunucusunu ekleyin.
5. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Not: API anahtarlarınızı yukarıdaki gibi env bölümünde güvenli bir şekilde saklayın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama:
ZenML API anahtarınızı ve sunucu URL’nizi, yukarıdaki JSON örneklerinde olduğu gibi config’inizin env bölümünde ortam değişkeni olarak güvenli şekilde ayarlayın.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandıktan sonra, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “zenml” ifadesini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirin.

Genel Bakış

Yukarıdaki tablolara göre, ZenML MCP sunucusu kapsamlı dokümantasyon, net kurulum rehberi ve geniş kaynak/araç yelpazesi sunar. Ancak prompt şablonları için dokümantasyon eksiktir ve örnekleme veya kök desteği açıkça belirtilmemiştir. Depo aktiftir, yıldız ve fork sayısı uygun düzeydedir; fakat bazı MCP ileri seviye özellikleri kapsam dışındadır.

MCP Puanı