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Glama

Servidor MCP Prefect

Una implementación de servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) para Prefect , que permite a los asistentes de IA interactuar con Prefect a través del lenguaje natural.

Características

Este servidor MCP proporciona acceso a las siguientes API de Prefect:

  • Gestión de flujos : enumerar, obtener y eliminar flujos

  • Gestión de ejecuciones de flujo : crear, supervisar y controlar ejecuciones de flujo

  • Gestión de implementaciones : administre las implementaciones y sus programaciones

  • Gestión de ejecución de tareas : supervisar y controlar las ejecuciones de tareas

  • Gestión de colas de trabajo : crear y gestionar colas de trabajo

  • Gestión de bloques : acceso a tipos de bloques y documentos

  • Gestión de variables : crear y gestionar variables

  • Gestión de espacios de trabajo : Obtenga información sobre los espacios de trabajo

Related MCP server: n8n MCP Server

Configuración

Establezca las siguientes variables de entorno:

export PREFECT_API_URL="http://localhost:4200/api" # URL of your Prefect API export PREFECT_API_KEY="your_api_key" # Your Prefect API key (if using Prefect Cloud)

Uso

Ejecute el servidor MCP y perfeccione:

docker compose up

Ejemplo de entrada

Una vez conectado, un asistente de IA puede ayudar a los usuarios a interactuar con Prefect usando lenguaje natural. Ejemplos:

  • "Muéstrame todos mis flujos"

  • "Enumerar todos los flujos fallidos de ayer"

  • Activar la implementación del 'procesamiento de datos'

  • "Pausar la programación para la implementación de 'informes diarios'"

  • "¿Cuál es el estado de mi última ejecución de flujo ETL?"

Desarrollo

Varios de los puntos finales aún no se han implementado

Agregar nuevas funciones

Para agregar una nueva función a una API existente:

  1. Agregue la función al módulo apropiado en src/mcp_prefect

  2. Agregue la función a la lista get_all_functions() en el módulo

Para agregar un nuevo tipo de API:

  1. Agregue el nuevo tipo a APIType en enums.py

  2. Crea un nuevo módulo en src/prefect/

  3. Actualice main.py para incluir el nuevo tipo de API

Ejemplo de uso:

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

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/allen-munsch/mcp-prefect'

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