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Glama

Prefect MCP サーバー

Prefect用のモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー実装。AI アシスタントが自然言語を通じて Prefect と対話できるようになります。

特徴

この MCP サーバーは、次の Prefect API へのアクセスを提供します。

  • フロー管理: フローの一覧表示、取得、削除

  • フロー実行管理: フロー実行の作成、監視、制御

  • デプロイメント管理: デプロイメントとそのスケジュールを管理する

  • タスク実行管理: タスク実行の監視と制御

  • 作業キュー管理: 作業キューの作成と管理

  • ブロック管理: ブロックの種類とドキュメントにアクセスします

  • 変数管理: 変数の作成と管理

  • ワークスペース管理: ワークスペースに関する情報を取得する

Related MCP server: n8n MCP Server

構成

次の環境変数を設定します。

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)

使用法

MCP サーバーを実行し、次の操作を実行します。

docker compose up

入力例

接続すると、AIアシスタントが自然言語を使ってPrefectとの対話をサポートします。例:

  • 「すべてのフローを表示」

  • 「昨日の失敗したフロー実行をすべて一覧表示する」

  • 「データ処理」の展開を開始する

  • 「日次レポートの展開スケジュールを一時停止する」

  • 「前回の ETL フロー実行のステータスはどうですか?」

発達

いくつかのエンドポイントはまだ実装されていない

新しい機能の追加

既存の API に新しい関数を追加するには:

  1. src/mcp_prefect内の適切なモジュールに関数を追加します。

  2. モジュールのget_all_functions()リストに関数を追加します。

新しい API タイプを追加するには:

  1. enums.pyAPITypeに新しい型を追加します。

  2. src/prefect/に新しいモジュールを作成する

  3. main.pyを更新して新しいAPIタイプを追加します

使用例:

{ "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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