Mlflow Prompt Registry

🚀 MLflow 提示注册表 MCP サーバー

Model Context Protocol (MCP) サーバーは、MLflow Prompt Registry 用に実装されており、ユーザーが MLflow で管理されているプロンプトテンプレートにアクセスできるようにします。

このサーバーは、MCP Prompts 仕様を実装しており、MLflow プロンプトレジストリで管理されているプロンプトテンプレートの検出と使用に使用されます。主なユースケースは、Claude Desktop で MLflow のプロンプトテンプレートを読み込み、ユーザーが繰り返しのタスクや一般的なワークフローを Claude に指示できるようにすることです。

![./assets/mcp-mlflow-prompt-demo.png]

✨ 主な機能

ツール

• list-prompts
  • 利用可能なプロンプトをリスト表示します。
  • 入力:
    • cursor (オプションの文字列): ページングカーソル
    • filter (オプションの文字列): プロンプトフィルター
  • 戻り値: プロンプトオブジェクトのリスト
• get-prompt
  • 特定のプロンプトを取得してコンパイルします。
  • 入力:
    • name (文字列): 取得するプロンプトの名前
    • arguments (オプションのオブジェクト): プロンプト変数を含む JSON オブジェクト
  • 戻り値: コンパイルされたプロンプトオブジェクト

📦 インストール

1: MLflow のインストールとプロンプトレジストリの起動

まだインストールされていない場合は、MLflow サーバーをインストールして起動し、プロンプトレジストリをホストします。

pip install mlflow>=2.21.1
mlflow server --port 5000

2: MLflow でのプロンプトテンプレートの作成

まだ作成していない場合は、このガイドに従って、MLflow でプロンプトテンプレートを作成します。

3: MCP サーバーのビルド

npm install
npm run build

4: Claude Desktop へのサーバーの追加

claude_desktop_config.json を編集して、Claude for Desktop を設定します。

{
  "mcpServers": {
    "mlflow": {
      "command": "node",
      "args": ["<absolute-path-to-this-repository>/dist/index.js"],
      "env": {
        "MLFLOW_TRACKING_URI": "http://localhost:5000"
      }
    }
  }
}

MLFLOW_TRACKING_URI を実際の MLflow サーバーのアドレスに置き換えてください。