Tích hợp Máy chủ Prefect MCP

Máy chủ “Prefect” MCP làm gì?

Máy chủ Prefect MCP (Model Context Protocol) đóng vai trò cầu nối giữa các trợ lý AI và nền tảng điều phối quy trình làm việc Prefect. Bằng cách mở các API của Prefect thông qua MCP, nó cho phép các khách hàng AI quản lý, giám sát và kiểm soát quy trình và tài nguyên liên quan của Prefect bằng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Sự tích hợp này cho phép tự động quản lý luồng, lập lịch triển khai, giám sát tác vụ và nhiều hơn nữa—tất cả đều thông qua các giao diện hỗ trợ AI. Máy chủ Prefect MCP nâng cao quy trình phát triển bằng cách cung cấp các công cụ để truy vấn trạng thái quy trình, kích hoạt triển khai, quản lý biến và tương tác với tất cả các thành phần chính của Prefect một cách lập trình hoặc qua các tác nhân hội thoại.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập hoặc bao gồm trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có “tài nguyên” MCP cụ thể nào được liệt kê hoặc mô tả trong tài liệu hay mã nguồn hiện có. Máy chủ này chỉ mở ra các thực thể của Prefect (flows, runs, deployments, v.v.) thông qua API, nhưng không tài liệu hóa các nguyên thủy tài nguyên.

Danh sách Công cụ

• Quản lý luồng: Liệt kê, lấy và xóa luồng.
• Quản lý chạy luồng: Tạo, giám sát và kiểm soát các phiên chạy luồng.
• Quản lý triển khai: Quản lý các triển khai và lịch của chúng.
• Quản lý chạy tác vụ: Giám sát và kiểm soát các phiên chạy tác vụ.
• Quản lý hàng công việc: Tạo và quản lý hàng công việc.
• Quản lý block: Truy cập loại block và tài liệu block.
• Quản lý biến: Tạo và quản lý biến.
• Quản lý workspace: Lấy thông tin về không gian làm việc.

Trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Tự động hóa quản lý quy trình làm việc: Nhà phát triển và vận hành có thể liệt kê, kích hoạt và giám sát các luồng hoặc triển khai Prefect qua tác nhân AI, tối ưu hóa các tác vụ điều phối lặp lại hoặc phức tạp.
• Giám sát và xử lý sự cố chạy luồng: Kiểm tra ngay trạng thái các phiên chạy gần nhất, xác định luồng thất bại và thực hiện các thao tác khắc phục (như khởi động lại hoặc xóa chạy) qua giao diện hội thoại.
• Lập lịch và kiểm soát triển khai: Tạm dừng, tiếp tục hoặc kích hoạt lịch triển khai trực tiếp từ trợ lý trò chuyện, tăng tốc phản hồi với nhu cầu kinh doanh thay đổi.
• Quản lý biến và cấu hình: AI có thể hỗ trợ liệt kê, tạo mới hoặc cập nhật biến và cấu hình, giảm lỗi thủ công và cải thiện khả năng kiểm soát.
• Quản lý hàng công việc và tác vụ: Quản trị viên có thể quản lý hàng công việc và giám sát tác vụ theo thời gian thực, giúp cân bằng tải và duy trì độ tin cậy hệ thống cao.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Docker và các yêu cầu của Windsurf.
2. Xuất các biến môi trường cần thiết:

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

3. Thêm máy chủ Prefect MCP vào cấu hình của bạn (ví dụ trong tệp JSON):

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

4. Khởi động máy chủ: docker compose up
5. Kiểm tra xem máy chủ đã chạy và các công cụ AI của bạn có thể truy cập được chưa.

Bảo mật API Key:
Sử dụng biến môi trường như trên (xem mục env trong cấu hình JSON) để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Claude

1. Đảm bảo tích hợp Claude hỗ trợ máy chủ MCP bên ngoài.
2. Thiết lập biến môi trường Prefect API như trên.
3. Chỉnh sửa cấu hình tích hợp Claude để thêm máy chủ Prefect MCP:

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

4. Khởi động lại Claude hoặc tải lại tích hợp MCP.
5. Kiểm tra bằng cách gửi một lệnh liên quan đến Prefect qua Claude.

Cursor

1. Cài đặt Docker và đảm bảo đã bật tích hợp MCP của Cursor.
2. Thiết lập các biến môi trường liên quan đến Prefect.
3. Thêm máy chủ MCP vào cấu hình của Cursor (ví dụ JSON):

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

4. Khởi động máy chủ: docker compose up
5. Xác nhận tích hợp bằng cách thực hiện một lệnh kiểm tra.

Cline

1. Cài đặt và cấu hình Cline theo tài liệu hướng dẫn.
2. Xuất PREFECT_API_URL và PREFECT_API_KEY.
3. Thêm máy chủ MCP vào cấu hình Cline của bạn bằng một đối tượng JSON như trên.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra kết nối và chạy một lệnh Prefect mẫu.

Ví dụ bảo mật API Key bằng biến môi trường:

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

Cách sử dụng MCP này trong các luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI giờ đây có thể sử dụng MCP này như một công cụ với quyền truy cập đầy đủ các chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi “mcp-prefect” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Máy chủ Prefect MCP cung cấp phạm vi API đầy đủ cho các thao tác Prefect và hướng dẫn thiết lập rõ ràng. Tuy nhiên, nó thiếu tài liệu cho các tính năng MCP nâng cao như mẫu prompt, tài nguyên cụ thể, roots hoặc sampling. Bảo mật cấu hình tốt, nhưng việc thiếu prompt và định nghĩa tài nguyên làm giảm mức độ hoàn thiện MCP.

Điểm MCP

Đánh giá tổng thể:
Với tài liệu rõ ràng và phạm vi công cụ tốt nhưng thiếu hỗ trợ tài nguyên, prompt và không có LICENSE, tôi đánh giá MCP này ở mức 6/10 về độ hoàn thiện và sẵn sàng cho sử dụng MCP sản xuất.