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Glama

MLflow プロンプトレジストリ MCP サーバー

MLflow プロンプト レジストリ用のモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。MLflow で管理されるプロンプト テンプレートへのアクセスを可能にします。

このサーバーは、MLflowプロンプトレジストリからプロンプトテンプレートを検出して使用するためのMCPプロンプト仕様を実装しています。主なユースケースは、Claude DesktopでMLflowから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に簡単に指示できるようにすることです。

ツール

  • list-prompts

    • 利用可能なプロンプトを一覧表示する

    • 入力:

      • cursor (オプションの文字列):ページ区切りのカーソル

      • filter (オプションの文字列):プロンプトのフィルター

    • 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する

    • 入力:

      • name (文字列): 取得するプロンプトの名前

      • arguments (オプションオブジェクト):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

Related MCP server: Langfuse Prompt Management MCP Server

設定

1: MLflowをインストールし、プロンプトレジストリを起動する

プロンプト レジストリをホストするためにまだ MLflow サーバーをインストールして起動していない場合は、インストールして起動します。

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てください。

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実際の MLflow サーバー アドレスに置き換えてください。

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security - not tested
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license - not found
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quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/B-Step62/mcp-server-mlflow'

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