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

Related MCP server: n8n MCP Server

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:

1. src/mcp_prefect 의 적절한 모듈에 함수를 추가합니다.

2. 모듈의 get_all_functions() 목록에 함수를 추가합니다.

새로운 API 유형을 추가하려면:

1. enums.py 의 APIType 에 새 유형을 추가합니다.

2. src/prefect/ 에 새 모듈을 만듭니다.

3. 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"
    }
  }
}