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.

Integrations

Allows AI assistants to interact with Prefect through natural language, providing access to flow management, flow run management, deployment management, task run monitoring, work queue management, block management, variable management, and workspace information.

완벽한 MCP 서버

Prefect를 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버 구현을 통해 AI 어시스턴트가 자연어를 통해 Prefect와 상호 작용할 수 있습니다.

특징

이 MCP 서버는 다음 Prefect API에 대한 액세스를 제공합니다.

흐름 관리 : 흐름 나열, 가져오기 및 삭제
흐름 실행 관리 : 흐름 실행을 생성, 모니터링 및 제어합니다.
배포 관리 : 배포 및 일정 관리
작업 실행 관리 : 작업 실행을 모니터링하고 제어합니다.
작업 대기열 관리 : 작업 대기열을 생성하고 관리합니다.
블록 관리 : 블록 유형 및 문서 액세스
변수 관리 : 변수 생성 및 관리
작업 공간 관리 : 작업 공간에 대한 정보를 얻으세요

구성

다음 환경 변수를 설정하세요.

지엑스피1

용법

MCP 서버를 실행하고 다음을 완료하세요.

docker compose up

입력 예시

연결되면 AI 비서가 자연어를 사용하여 사용자가 Prefect와 상호 작용하도록 도울 수 있습니다. 예:

"내 모든 흐름을 보여줘"
"어제 실패한 모든 흐름 실행을 나열하세요"
"데이터 처리 배포를 시작하세요"
"일일 보고 배포 일정을 일시 중지합니다."
"마지막 ETL 흐름 실행의 상태는 무엇입니까?"

개발

몇몇 엔드포인트는 아직 구현되지 않았습니다.

새로운 기능 추가

기존 API에 새 기능을 추가하려면:

src/mcp_prefect 의 적절한 모듈에 함수를 추가합니다.
모듈의 get_all_functions() 목록에 함수를 추가합니다.

새로운 API 유형을 추가하려면:

enums.py 의 APIType 에 새 유형을 추가합니다.
src/prefect/ 에 새 모듈을 만듭니다.
새로운 API 유형을 포함하도록 main.py 업데이트하세요.

사용 예:

{
  "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

F

license - not found

-

quality - not tested

AI 어시스턴트가 자연어를 통해 Prefect의 워크플로 자동화 플랫폼과 상호 작용할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, 사용자는 대화형 명령을 통해 흐름, 배포, 작업 및 기타 Prefect 리소스를 관리할 수 있습니다.

Prefect MCP Server

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완벽한 MCP 서버

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새로운 기능 추가

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