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

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:

src/mcp_prefect内の適切なモジュールに関数を追加します。
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:

enums.pyのAPITypeに新しい型を追加します。
src/prefect/に新しいモジュールを作成する
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"
    }
  }
}

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

AI アシスタントが自然言語を通じて Prefect のワークフロー自動化プラットフォームと対話できるようにするモデルコンテキストプロトコルサーバー。これにより、ユーザーは会話型コマンドを使用してフロー、デプロイメント、タスク、その他の Prefect リソースを管理できます。

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