Mlflow Prompt Registry

🚀 MLflow 提示註冊表 MCP 服務器

MLflow 提示註冊表 MCP 服務器為用戶提供了訪問 MLflow 中管理的提示模板的途徑，解決了用戶在執行重複任務或常見工作流時，能夠更便捷地使用提示模板的問題，提升了工作效率。

此服務器實現了 MCP Prompts 規範，可用於發現和使用從 MLflow 提示註冊表中託管的提示模板。其主要用例是在 Claude Desktop 中加載 MLflow 中的提示模板，方便用戶 instruct Claude 執行相關任務。

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

🚀 快速開始

✨ 主要特性

• 實現了 MCP Prompts 規範，可用於發現和使用 MLflow 提示註冊表中的提示模板。
• 支持在 Claude Desktop 中加載 MLflow 中的提示模板，便於用戶 instruct Claude 執行重複任務或常見工作流。

📦 安裝指南

步驟 1: 安裝 MLflow 並啟動提示註冊表

如果尚未安裝，安裝並啟動一個 MLflow 服務器以託管提示註冊表：

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

步驟 2: 在 MLflow 中創建提示模板

如果您還沒有，請按照此指南在 MLflow 中創建一個提示模板。

步驟 3: 構建 MCP 服務器

npm install
npm run build

步驟 4: 將服務器添加到 Claude Desktop

通過編輯 claude_desktop_config.json 配置 Claude for Desktop：

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

請確保將 MLFLOW_TRACKING_URI 替換為您的實際 MLflow 服務器地址。

💻 使用示例

基礎用法

list-prompts

列出可用的提示：

輸入:
  - `cursor` (可選字符串): 分頁光標
  - `filter` (可選字符串): 提示過濾器
返回: 提示對象列表

get-prompt

獲取並編譯特定提示：

輸入:
  - `name` (字符串): 要檢索的提示名稱
  - `arguments` (可選對象): 包含提示變量的 JSON 對象
返回: 編譯後的提示對象