claude mcp add flyte -- uvx flyte-mcp

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

Añade esto a ~/.claude.json, ~/.cursor/mcp.json o al archivo de configuración de tu cliente.

Por qué existe

Pregúntale a cualquier asistente de IA "escribe una tarea de Flyte V2 con caché y 4 GPUs" y obtendrás código incorrecto con total confianza: importaciones de V1, decoradores inventados, argumentos de recursos alucinados. El asistente no tiene un canal fiable hacia el ecosistema de Flyte, por lo que llena el vacío con conjeturas basadas en datos de entrenamiento.

flyte-mcp es ese canal. Incluye un paquete de conocimientos versionado construido directamente desde el árbol de fuentes de flyte-sdk y el Registro de Plugins de Flyte, además de un puente de tiempo de ejecución ligero para ejecutar tareas cuando hay un clúster configurado. El asistente deja de adivinar y empieza a responder.

Qué puede hacer tu asistente

Capacidad	Herramientas
Aprender la API V2	`get_flyte_symbol` · `search_flyte_api` · `list_flyte_symbols`
Encontrar ejemplos canónicos	`find_flyte_example_for` · `get_flyte_pattern` · `list_flyte_patterns`
Elegir el plugin correcto	`suggest_flyte_plugin_for` · `list_flyte_plugins` · `get_flyte_plugin`
Migrar código V1 a V2	`migrate_v1_to_v2`
Orientarse	`get_flyte_overview` · `get_flyte_features` · `get_flyte_install_guide` · `get_flyte_version`
Ejecutar en un clúster	`run_flyte_task` · `get_flyte_execution_status` · `list_flyte_recent_runs`

Todas las herramientas son Python puro, transporte stdio, sin llamadas de red a menos que utilices explícitamente el puente de tiempo de ejecución.

Ejemplos de prompts que funcionan directamente

¿Cómo pongo en caché una tarea y la invalido al cambiar la entrada?
Muéstrame un ejemplo de entrenamiento distribuido de PyTorch con A100s.
¿Qué plugin de Flyte uso para Snowflake y cuál es la importación?
Migra este flujo de trabajo de flytekit V1 a V2.
¿Cuál es la firma de TaskEnvironment?

Tu asistente elige las herramientas adecuadas y ensambla respuestas precisas.

Reconstrucción del paquete de conocimientos

Los colaboradores y la automatización de lanzamientos pueden regenerar el paquete desde la fuente:

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

Fuentes utilizadas:

flyte-sdk/src/flyte/__init__.py — símbolos públicos vía AST
flyte-sdk/examples/* — patrones canónicos por tema
flyte-sdk/README.md, FEATURES.md, CONTRIBUTING.md — meta documentación
flyte-plugin-registry — catálogo de plugins curado

flytesnacks está excluido intencionadamente: V2 consolidó los ejemplos en el propio árbol.

Relación con otros proyectos MCP de Flyte

wherobots/flyte-mcp — solo tiempo de ejecución. Descubre y ejecuta tareas en una instancia de Flyte desplegada mediante clave API. Complementario, no competitivo.
unionai/claude-agents-public — agentes personalizados de Claude Code (prompts del sistema, no un servidor MCP). Combínalos libremente.

Este proyecto se centra en la creación: el momento en que un desarrollador escribe un prompt preguntando sobre Flyte.

Hoja de ruta

GitHub Action para reconstruir automáticamente el paquete de conocimientos en cada lanzamiento de flyte-sdk
Listado en el Registro MCP oficial
Búsqueda semántica local mediante un modelo pequeño de sentence-transformer
Codemod de migración basado en AST (reemplazando el paso actual de regex)
Herramienta de streaming de registros (get_flyte_execution_logs) con soporte para tail

Licencia

Apache-2.0 — la misma licencia que Flyte.

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