Servidor MCP del registro de avisos de MLflow

Servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) para el registro de indicaciones de MLflow , que permite el acceso a las plantillas de indicaciones administradas en MLflow.

Este servidor implementa la especificación MCP Prompts para descubrir y usar plantillas de prompts del Registro de Prompts de MLflow. El uso principal es cargar plantillas de prompts de MLflow en Claude Desktop, lo que permite a los usuarios configurar a Claude fácilmente para tareas repetitivas o flujos de trabajo comunes.

Herramientas

list-prompts
- Lista de indicaciones disponibles
- Entradas:
  - cursor (cadena opcional): Cursor para paginación
  - filter (cadena opcional): filtro para indicaciones
- Devuelve: Lista de objetos de solicitud
get-prompt
- Recuperar y compilar un mensaje específico
- Entradas:
  - name (cadena): nombre del mensaje a recuperar
  - arguments (objeto opcional): objeto JSON con variables de solicitud
- Devuelve: objeto de solicitud compilado

Configuración

1: Instalar MLflow e iniciar el registro del símbolo del sistema

Instale e inicie un servidor MLflow si aún no lo ha hecho para alojar el Registro de Prompt:

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

2: Crea una plantilla de solicitud en MLflow

Si aún no lo ha hecho, cree una plantilla de solicitud en MLflow siguiendo esta guía .

3: Construir el servidor MCP

npm install
npm run build

4: Agrega el servidor a Claude Desktop

Configure Claude para escritorio editando claude_desktop_config.json :

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

Asegúrese de reemplazar MLFLOW_TRACKING_URI con su dirección de servidor MLflow real.

MLflow Prompt Registry MCP Server

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