MCP Prefect

🚀 预制 MCP サーバー

これは Prefect の Model Context Protocol (MCP) サーバーの実装で、AI アシスタントが自然言語で Prefect とやり取りできるようにします。

🚀 クイックスタート

この MCP サーバーは、AI アシスタントが自然言語で Prefect とやり取りできるようにするためのものです。以下の手順でサーバーをセットアップして使用できます。

✨ 主な機能

この MCP サーバーは、以下の Prefect API へのアクセスを提供します。

• フロー管理：フローの一覧表示、取得、削除
• フロー実行管理：フロー実行の作成、監視、制御
• デプロイ管理：デプロイの管理とスケジューリング
• タスク実行管理：タスク実行の監視と制御
• 作業キュー管理：作業キューの作成と管理
• ブロック管理：ブロックタイプとドキュメントへのアクセス
• 変数管理：変数の作成と管理
• ワークスペース管理：ワークスペースに関する情報の取得

📦 インストール

以下の環境変数を設定してください。

export PREFECT_API_URL="http://localhost:4200/api"  # あなたの Prefect API の URL
export PREFECT_API_KEY="your_api_key"               # あなたの Prefect API キー（Prefect Cloud を使用する場合）

💻 使用例

基本的な使用法

MCP サーバーと prefect を起動します。

docker compose up

高度な使用法

接続後、AI アシスタントは自然言語でユーザーが Prefect とやり取りできるように支援します。例を以下に示します。

• "すべてのフローを表示"
• "昨日失敗したすべてのフロー実行をリストする"
• "data-processing デプロイをトリガーする"
• "daily-reporting デプロイのスケジュールを一時停止する"
• "私の最後の ETL フロー実行の状態はどうですか？"

🔧 技術詳細

開発に関して

いくつかのエンドポイントはまだ実装されていません。

新機能の追加

既存の API に新機能を追加するには：

1. src/mcp_prefect ディレクトリ内の該当するモジュールに関数を追加します。
2. そのモジュールの get_all_functions() リストに関数を追加します。

新しい API タイプを追加するには：

1. APIType（enums.py 内）に新しいタイプを追加します。
2. src/prefect/ ディレクトリに新しいモジュールを作成します。
3. main.py を更新して、新しい API タイプを含めます。

サンプルコード

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