Servidor mcp de Conductor

Este paquete se utiliza para ejecutar un servidor MCP que puede interactuar con una instancia de Conductor. Proporciona herramientas para las operaciones básicas que un cliente MCP puede necesitar para la creación, ejecución y análisis de flujos de trabajo.

Inicio rápido de PyPi

Instalar el paquete

pip install conductor-mcp

Crear un archivo JSON de configuración con sus claves de Conductor

{
  "CONDUCTOR_SERVER_URL": "https://developer.orkescloud.com/api",
  "CONDUCTOR_AUTH_KEY": "<YOUR_APPLICATION_AUTH_KEY>",
  "CONDUCTOR_AUTH_SECRET": "<YOUR_APPLICATION_SECRET_KEY>"
}

Nota: la ruta /api es necesaria como parte de CONDUCTOR_SERVER_URL para la mayoría de las aplicaciones

Conecte el servidor a un agente de IA, como Claude o Cursor

{
  "mcpServers": {
    "conductor": {
      "command": "conductor-mcp",
      "args": [
        "--config",
        "<ABSOLUTE PATH TO A JSON CONFIG FILE>"
      ]
    }
  }
}

Ahora debería poder interactuar con Conductor a través de su agente de IA.

Añadir a Claude

Puede encontrar instrucciones para añadirlo a Claude aquí. En general, solo tiene que añadir la configuración mcpServers (anterior) a su configuración de Claude (o crearla si no existe). Por ejemplo, en Mac podría ser ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json.

Añadir a Cursor

Las instrucciones principales de Cursor están aquí. Vaya a Cursor -> Settings -> Cursor Settings -> MCP y seleccione "+ Añadir nuevo servidor MCP global".

Aquí puede añadir el mismo archivo de configuración que se muestra en el ejemplo para Claude (anterior). Luego puede acceder a la función de chat de IA y explorar el servidor MCP en la barra lateral con ⌘+L (Mac) o Ctrl+L (Windows/Linux).

Ejemplos de indicaciones

Obtener información de riesgo de vuelo

Create and execute a Conductor Workflow that calls any necessary http endpoints to gather current weather data around
Seattle and outputs the risk factors for flying a small airplane around the South Lake Union area using Visual Flight
Rules today. Only use publicly available endpoints that don't require an API key.

Notificar acciones

(Puede requerir claves de API)

Create a Conductor Workflow that runs on a daily schedule, accepts a list of email address and a stock symbol, checks
current stock prices, and sends an email to everyone on the list if they should be happy or sad today based on stock
performance. Name the workflow "NotifyStonks" and use schemaVersion 2.

Inicio rápido de GitHub

Clonar el repositorio de GitHub

gh repo clone conductor-oss/conductor-mcp

Este proyecto depende de uv https://docs.astral.sh/uv/getting-started/

Crear venv

(no es del todo necesario, ya que uv crea y utiliza automáticamente el entorno virtual por sí solo al ejecutar otros comandos)

uv sync
source .venv/bin/activate

Definir variables de entorno

Puede seguir usando un archivo de configuración JSON y la bandera --config, o si el servidor se ejecuta en un entorno donde tiene control sobre las variables de entorno, el servidor MCP las buscará allí si no se proporciona un archivo de configuración.

export CONDUCTOR_SERVER_URL="YOUR_CONDUCTOR_SERVER_URL"
export CONDUCTOR_AUTH_KEY="<YOUR_APPLICATION_AUTH_KEY>"
export CONDUCTOR_AUTH_SECRET="<YOUR_APPLICATION_SECRET_KEY>"

Configurar su asistente de IA

{
  "mcpServers": {
    "conductor": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<ABSOLUTE_PATH_TO_THE_PROJECT>",
        "run",
        "conductor-mcp",
        "--config",
        "<ABSOLUTE PATH TO A JSON CONFIG FILE>"
      ]
    }
  }
}

O ejecutar el servidor directamente

cd <PROJECT_ROOT>
uv run conductor-mcp --config <ABSOLUTE PATH TO A JSON CONFIG FILE>

Nota: también existe un local_development.py para establecer variables de entorno y se utilizará cuando se establezca la bandera --local_dev.