Kestra Python MCP Server（mcp-server-python）：多環境対応、流程管理機能統合のベータ版サーバ

MCP Server Python

Kestra Python MCP Serverは、Kestraワークフロープラットフォームとやり取りするためのベータ版のツールサーバーで、Dockerコンテナまたはローカル開発環境での実行をサポートし、フロー管理、実行制御などのさまざまなツール機能を提供します。

開発者ツールクラウドプラットフォーム #ワークフローツール #Pythonサービス #Dockerデプロイ .Python

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 5.1K

更新時間 : 2025-07-24

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Kestra Python MCP Serverとは？

Kestra Python MCP Serverは、Kestraプラットフォームとやり取りするためのツールサーバーで、ユーザーがコマンドラインまたはIDE（VS Code、Cursorなど）を通じてKestraの機能を呼び出すことができます。例えば、フローの管理、タスクの実行、ログの表示などです。

Kestra Python MCP Serverの使い方は？

Kestra Python MCP Serverは、Dockerコンテナで実行することも、ローカル開発環境で起動することもできます。ユーザーは設定ファイルで環境変数を設定し、IDEにこのサーバーを統合することで、直接Kestraとやり取りすることができます。

適用シーン

Kestraフロープラットフォームとのやり取りが必要な開発者に適しています。フロー管理、タスク実行、ログ表示、依存関係分析などのシーンに対応しています。

主要機能

フロー管理

フローの作成、更新、削除、実行、表示ができます。

タスク実行

特定のタスクの実行をサポートし、実行状態とログ情報を提供します。

依存関係分析

フロー間の依存関係を表示し、全体のワークフロー構造を理解するのに役立ちます。

ログ表示

フローとタスクの実行ログにアクセスして表示する機能を提供します。

多プラットフォーム対応

VS Code、Cursor、Claudeなどのさまざまな開発環境での統合使用をサポートします。

利点

Kestraプラットフォームとのやり取り方法を簡素化します

さまざまな開発環境をサポートし、統合が容易です

日常の開発ニーズを満たす豊富なコマンドと機能を提供します

制限

現在はベータ版であり、不安定性がある可能性があります

一部の高度な機能はエンタープライズ版でのみ利用可能です

一定の設定と環境構築が必要です

使い方

依存関係のインストール

uvとPython 3.13がインストールされていることを確認し、仮想環境を作成して依存関係をインストールします。

環境変数の設定

使用するKestraのバージョン（OSSまたはEE）に応じて、適切な環境変数を設定します。

MCPサーバーの実行

uvを使用してserver.pyファイルを実行し、MCPサーバーを起動します。

IDEへの統合

VS Code、CursorなどのIDEでMCPサーバーのパスとパラメータを設定すると、使用を開始できます。

使用例

フローの依存関係をリストする

ユーザーが特定の名前空間内のフローの依存構造を把握し、ワークフロー設計を最適化したい場合に使用します。

失敗したタスクを再実行する

ユーザーが特定のタスクの実行に失敗したことに気づき、そのタスクを再実行したい場合に使用します。

フローのログを表示する

ユーザーが特定のフローの実行ログを確認し、問題をトラブルシューティングしたい場合に使用します。

よくある質問

MCPサーバーを手動で起動する必要はありますか？

MCPサーバーはエンタープライズ版の機能をサポートしていますか？

DockerコンテナがKestra APIに接続できない問題はどう解決しますか？

MCPサーバーのパフォーマンスはどうですか？

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e", "KESTRA_BASE_URL",
        "-e", "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e", "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS": "ee"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "-e",
        "KESTRA_BASE_URL",
        "-e",
        "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e",
        "KESTRA_USERNAME",
        "-e",
        "KESTRA_PASSWORD",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS": "ee",
        "KESTRA_USERNAME": "admin@kestra.io",
        "KESTRA_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e", "KESTRA_BASE_URL",
        "-e", "KESTRA_API_TOKEN",
        "-e", "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e", "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_API_TOKEN": "<your_kestra_api_token>",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e", "KESTRA_BASE_URL",
        "-e", "KESTRA_API_TOKEN",
        "-e", "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e", "KESTRA_USERNAME",
        "-e", "KESTRA_PASSWORD",
        "-e", "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_API_TOKEN": "<your_kestra_api_token>",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main",
        "KESTRA_USERNAME": "admin",
        "KESTRA_PASSWORD": "admin",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS": "ee"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "/Users/annageller/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/annageller/gh/mcp-server-python/src",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

注意：あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

🚀 Kestra Python MCP Server

Kestra MCP Serverは、Kestraの機能を拡張するためのサーバーです。このサーバーを使用することで、Kestraのワークフローをより柔軟に制御し、様々なツールを利用することができます。

⚠️ 重要提示

Kestra MCP Serverは現在ベータ版であり、Kestra 0.23.0 以上で使用することを想定しています。今後のリリースで大幅な変更が行われる可能性があります。APIインターフェース、ツール名、および機能は予告なく変更される場合があります。本番環境で使用する前に、開発環境で十分にテストすることをお勧めします。

🚀 クイックスタート

Kestra MCP Serverは、Dockerコンテナ内で実行することができます。これは、ローカルマシンでPython環境や依存関係を管理することを避けたい場合に便利です。

OSSユーザー向けの最小限の設定

次の設定をMCP設定（例：Cursor、Claude、またはVS Code）に貼り付けてください。

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e", "KESTRA_BASE_URL",
        "-e", "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e", "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS": "ee"
      }
    }
  }
}

Basic Authを有効にした場合は、次の設定を使用してください。

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "-e",
        "KESTRA_BASE_URL",
        "-e",
        "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e",
        "KESTRA_USERNAME",
        "-e",
        "KESTRA_PASSWORD",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS": "ee",
        "KESTRA_USERNAME": "admin@kestra.io",
        "KESTRA_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

EEユーザー向けの最小限の設定

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e", "KESTRA_BASE_URL",
        "-e", "KESTRA_API_TOKEN",
        "-e", "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e", "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_API_TOKEN": "<your_kestra_api_token>",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main"
      }
    }
  }
}

Dockerを使用した詳細な設定

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--pull",
        "always",
        "-e", "KESTRA_BASE_URL",
        "-e", "KESTRA_API_TOKEN",
        "-e", "KESTRA_TENANT_ID",
        "-e", "KESTRA_USERNAME",
        "-e", "KESTRA_PASSWORD",
        "-e", "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS",
        "ghcr.io/kestra-io/mcp-server-python:latest"
      ],
      "env": {
        "KESTRA_BASE_URL": "http://host.docker.internal:8080/api/v1",
        "KESTRA_API_TOKEN": "<your_kestra_api_token>",
        "KESTRA_TENANT_ID": "main",
        "KESTRA_USERNAME": "admin",
        "KESTRA_PASSWORD": "admin",
        "KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS": "ee"
      }
    }
  }
}

注意事項:

<your_kestra_api_token>、<your_google_api_key>、および <your_helicone_api_key> を実際の資格情報に置き換えてください。
OSSインストールの場合、KESTRA_API_TOKEN の代わりに KESTRA_USERNAME と KESTRA_PASSWORD を使用することができます。
OSSでEnterprise Editionのツールを無効にするには、KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS=ee を設定してください。
host.docker.internal ホスト名を使用すると、Dockerコンテナがホストマシンで実行されているサービス（例：ポート8080のKestra APIサーバー）にアクセスできます。これはmacOSとWindowsで動作します。Linuxでは、ホストネットワークモードを使用するか、カスタムブリッジを設定する必要がある場合があります。
-e フラグは、MCP設定からDockerコンテナに環境変数を渡します。

✨ 主な機能

利用可能なツール

🔄 backfill
⚙️ ee (Enterprise Editionツール)
▶️ execution
📁 files
🔀 flow
🗝️ kv
🌐 namespace
🔁 replay
♻️ restart
⏸️ resume

注意: ee ツールグループにはEnterprise Edition固有の機能が含まれており、EE/Cloud版でのみ利用可能です。OSSユーザーは、.env ファイルに KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS=ee を追加することで、EEツールを無効にすることができます。

必要に応じて、.env ファイルに KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS を含め、無効にしたいツールをリストすることができます。たとえば、Namespace Filesツールを無効にする場合は、.env ファイルに次のように追加してください。

KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS=files

複数のツールを無効にする場合は、カンマで区切ってください。

KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS=ee

💻 使用例

ローカル開発

KestraのMCP Serverをローカルで実行するには（例：新しいツールで拡張したい場合）、まず仮想環境を作成する必要があります。

uv venv --python 3.13
uv pip install -r requirements.txt

プロジェクトのルートディレクトリに、.env_example ファイルと同様の .env ファイルを作成してください。OSSインストールの場合、KESTRA_USERNAME と KESTRA_PASSWORD を使用して基本認証を行うことができます。EE/Cloudインストールの場合は、KESTRA_API_TOKEN を使用してください。OSSでEnterprise Editionのツールを無効にするには、.env ファイルに KESTRA_MCP_DISABLED_TOOLS=ee を追加してください。

次に、以下の手順に従って、Cursor、Windsurf、VS Code、またはClaude Desktopでローカルサーバーをテストしてください。

Cursor、Windsurf、VS Code、またはClaude Desktopでの使用

Claudeまたは最新のIDEでPython MCP Serverを使用するには、まずマシン上のuvのパスを確認してください。

which uv

which uv が返すパスをコピーし、command セクションに貼り付けてください。次に、--directory をKestra MCP Serverリポジトリをクローンしたパスに置き換えてください。たとえば、次のようになります。

{
  "mcpServers": {
    "kestra": {
      "command": "/Users/annageller/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/annageller/gh/mcp-server-python/src",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

これをCursor MCP設定またはClaud Developer設定に貼り付けることができます。

VS Codeの設定

VS Codeプロジェクトディレクトリに .vscode フォルダを作成し、そのフォルダ内に mcp.json ファイルを作成してください。MCP設定をそのファイルに貼り付けてください（VS Codeでは、キーは mcpServers ではなく servers です）。

{
  "servers": {
    "kestra": {
      "command": "/Users/annageller/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/annageller/gh/mcp-server-python/src",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

小さな Start ボタンが表示されるので、クリックしてサーバーを起動してください。

GitHub Copilotタブに移動し、エージェントモードに切り替えると、Kestra MCP Serverツールと直接やり取りすることができます。たとえば、「tutorial名前空間内のすべてのフローをリストする」というプロンプトを入力してみてください。

続行をクリックすると、出力ウィンドウにコマンドの結果が表示されます。

FAQ

質問: サーバーを常時実行するプロセスとして手動で起動する必要がありますか？

いいえ、stdio トランスポートを使用する場合、AI IDE/チャットインターフェース（Cursor、Windsurf、VS Code、またはClaude Desktop）がMCPサーバーをサブプロセスとして起動するため、手動でサーバーを実行する必要はありません。このサブプロセスは、標準入力と出力ストリームを介してJSON-RPCメッセージでAI IDEと通信します。サーバーはstdinを介してメッセージを受信し、stdoutを介して応答を送信します。

質問: MCP Serverの仮想環境を手動でアクティブ化する必要がありますか？

いいえ、uv を使用しているため、仮想環境のアクティブ化が PATH などのシェル変数を変更する従来のPythonパッケージマネージャーとは異なり、uv は最初に環境変数を設定する必要なく、.venv ディレクトリからPythonインタープリターとパッケージを直接使用します。ただし、前のセクションで説明したように、uv venv でuv仮想環境を作成し、uv pip install で必要なパッケージをインストールしていることを確認してください。

📚 ドキュメント

Google Agent SDK (ADK) でのKestra MCP Serverの使用

Agent Development UI を起動するには、次のコマンドを実行してください。

source .venv/bin/activate  
cd agents/
adk web

次に、エージェントのドロップダウンから google-mcp-client を選択し、Kestra MCP Serverとやり取りするためのプロンプトを送信し始めてください。

応答が生成されると同時にストリーミングするには、「Token Streaming」トグルを有効にすることをお勧めします。

詳細については、公式の adk-python リポジトリを確認してください。Java開発者の場合は、同等の adk-java があります。

OpenAI Agent SDKでのKestra MCP Serverの使用

company 名前空間に次のKestraフローがあると仮定します。

プロジェクトのルートから次のコマンドを実行すると、これらの依存関係がASCIIグラフとして視覚化されます。

uv run agents/openai-mcp-client/agent.py -p 'List dependencies for the namespace company'

次のような出力が表示されるはずです。

Here's the dependency graph for the namespace `company`:

flow1 ────▶ flow2
            flow2 ────▶ flow3b
                        flow3b ────▶ flow4
                                     flow4 ────▶ flow5
                                                 flow5 ────▶ flow6
                                                             flow6
            flow2 ────▶ flow3c
                        flow3c ────▶ flow4
                        flow3c ====▶ flow3
                                     flow3
            flow2 ────▶ flow3a
                        flow3a ────▶ flow4
goodbye
hello
scheduled_flow

**Legend:**
- `────▶` FLOW_TRIGGER  (flow-trigger-based dependency)
- `====▶` FLOW_TASK     (subflow-task-based dependency)

Flows listed without arrows have no dependencies within this namespace.