B Step62 MCP Server Mlflow

🚀 MLflow プロンプトレジストリ MCP サーバー

Model Context Protocol (MCP) サーバーは、MLflow Prompt Registry を通じて、MLflow で管理され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 でホストされているプロンプトテンプレートを発見し、使用することができます。主なユースケースは、MLflow からプロンプトテンプレートを Claude Desktop にロードし、ユーザーが Claude に繰り返しのタスクや一般的なワークフローを指示しやすくすることです。

✨ 主な機能

ツール

• list-prompts
  • 利用可能なプロンプトを一覧表示します。
  • 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
  • 返り値：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
  • 返り値：コンパイル済みの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 をインストールし、プロンプトレジストリを起動します。

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

2: MLflow でプロンプトテンプレートを作成する

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 サーバーの構築

npm install
npm run build

4: Claude Desktop にサーバーを追加する

claude_desktop_config.json を編集して、Claude for Desktop を構成します。

{
  "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。