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: PromStack 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。