claude mcp add flyte -- uvx flyte-mcp

{
  "mcpServers": {
    "flyte": {
      "command": "uvx",
      "args": ["flyte-mcp"]
    }
  }
}

Fügen Sie dies zu ~/.claude.json, ~/.cursor/mcp.json oder der Konfigurationsdatei Ihres Clients hinzu.

Warum existiert es?

Fragen Sie einen beliebigen KI-Assistenten: „Schreibe eine Flyte V2-Task mit Caching und 4 GPUs“, und Sie erhalten selbstbewusst falschen Code: V1-Importe, erfundene Decorators, halluzinierte Ressourcen-Kwargs. Der Assistent hat keinen zuverlässigen Kanal zum Flyte-Ökosystem und füllt die Lücke daher mit Vermutungen aus Trainingsdaten.

flyte-mcp ist dieser Kanal. Es liefert ein versioniertes Wissenspaket, das direkt aus dem flyte-sdk-Quellbaum und dem Flyte Plugin Registry erstellt wurde, sowie eine schlanke Laufzeitbrücke zur Ausführung von Tasks, wenn ein Cluster konfiguriert ist. Der Assistent hört auf zu raten und beginnt zu antworten.

Was Ihr Assistent tun kann

Fähigkeit	Tools
V2-API lernen	`get_flyte_symbol` · `search_flyte_api` · `list_flyte_symbols`
Kanonische Beispiele finden	`find_flyte_example_for` · `get_flyte_pattern` · `list_flyte_patterns`
Das richtige Plugin wählen	`suggest_flyte_plugin_for` · `list_flyte_plugins` · `get_flyte_plugin`
V1-Code nach V2 portieren	`migrate_v1_to_v2`
Orientierung finden	`get_flyte_overview` · `get_flyte_features` · `get_flyte_install_guide` · `get_flyte_version`
Auf einem Cluster ausführen	`run_flyte_task` · `get_flyte_execution_status` · `list_flyte_recent_runs`

Alle Tools sind reines Python, nutzen stdio-Transport und führen keine Netzwerkaufrufe durch, es sei denn, Sie verwenden explizit die Laufzeitbrücke.

Beispiel-Prompts, die einfach funktionieren

Wie cache ich eine Task und invalidiere sie bei Eingabeänderungen?
Zeig mir ein Beispiel für verteiltes PyTorch-Training mit A100s.
Welches Flyte-Plugin verwende ich für Snowflake und wie lautet der Import?
Migriere diesen flytekit V1-Workflow zu V2.
Wie sieht die Signatur von TaskEnvironment aus?

Ihr Assistent wählt die richtigen Tools aus und stellt präzise Antworten zusammen.

Das Wissenspaket neu erstellen

Mitwirkende und Release-Automatisierung können das Paket aus dem Quellcode neu generieren:

python scripts/build_knowledge.py \
  --sdk-path /path/to/flyte-sdk \
  --registry /path/to/flyte-plugin-registry/src/data/plugins.json \
  --out src/flyte_mcp/data/flyte-v2-knowledge.json

Verwendete Quellen:

flyte-sdk/src/flyte/__init__.py — öffentliche Symbole via AST
flyte-sdk/examples/* — kanonische Muster nach Thema
flyte-sdk/README.md, FEATURES.md, CONTRIBUTING.md — Meta-Dokumentation
flyte-plugin-registry — kuratierter Plugin-Katalog

flytesnacks ist absichtlich ausgeschlossen: V2 hat Beispiele im Quellcode konsolidiert.

Beziehung zu anderen Flyte MCP-Projekten

wherobots/flyte-mcp — nur Laufzeit. Erkennt und führt Tasks auf einer bereitgestellten Flyte-Instanz über API-Key aus. Ergänzend, nicht konkurrierend.
unionai/claude-agents-public — Benutzerdefinierte Claude Code-Agenten (System-Prompts, kein MCP-Server). Frei kombinierbar.

Dieses Projekt konzentriert sich auf das Authoring: den Moment, in dem ein Entwickler einen Prompt über Flyte eingibt.

Roadmap

GitHub Action zur automatischen Neuerstellung des Wissenspakets bei jedem flyte-sdk-Release
Auflistung im offiziellen MCP Registry
Lokale semantische Suche über ein kleines Sentence-Transformer-Modell
AST-basierte Migrations-Codemod (ersetzt den aktuellen Regex-Durchlauf)
Log-Streaming-Tool (get_flyte_execution_logs) mit Tail-Unterstützung

Lizenz

Apache-2.0 — dieselbe Lizenz wie Flyte selbst.

Haftungsausschluss

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