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MCP Prefect logo
AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

MCP Prefect

MCP Server

一个为Prefect实现的模型上下文协议(MCP)服务器,使AI助手能够通过自然语言与Prefect交互。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

15

资源数

0
工作流自动化自然语言处理PythonAPI密钥

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

allen-munsch

提供方

allen-munsch

最后核验

2026/5/17 20:20

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install mcp-prefect

详细介绍

已弃用2025年11月27日

我个人已经将我的努力转移到了一个更通用的基于OpenAPI规范的MCP上:https://github.com/allen-munsch/yas-mcp 此外,这里实际上有一个由perfect发布的官方测试版:https://pypi.org/project/prefect-mcp/

完善MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器实现 完美,使AI助手能够通过自然语言与Prefect进行交互。

备注:Prefect MCP官方服务器可用 这里。这是一个社区实施。

🚀 快速开始

docker compose up

📦 安装

pip安装

pip install mcp-prefect

来源

git clone https://github.com/allen-munsch/mcp-prefect
cd mcp-prefect
pip install -e .

手动运行

PREFECT_API_URL=http://localhost:4200/api \
PREFECT_API_KEY=your_api_key_here \
MCP_PORT=8000 \
python -m mcp_prefect.main --transport http

🛠️ 特性


╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                            │
│        _ __ ___  _____           __  __  _____________    ____    ____     │
│       _ __ ___ .'____/___ ______/ /_/  |/  / ____/ __ \  |___ \  / __ \    │
│      _ __ ___ / /_  / __ `/ ___/ __/ /|_/ / /   / /_/ /  ___/ / / / / /    │
│     _ __ ___ / __/ / /_/ (__  ) /_/ /  / / /___/ ____/  /  __/_/ /_/ /     │
│    _ __ ___ /_/    \____/____/\__/_/  /_/\____/_/      /_____(*)____/      │
│                                                                            │
│                                                                            │
│                                FastMCP  2.0                                │
│                                                                            │
│                                                                            │
│                 🖥️  Server name:     MCP Prefect 3.6.1                      │
│                 📦 Transport:       STDIO                                  │
│                                                                            │
│                 🏎️  FastMCP version: 2.12.3                                 │
│                 🤝 MCP SDK version: 1.14.1                                 │
│                                                                            │
│                 📚 Docs:            https://gofastmcp.com                  │
│                 🚀 Deploy:          https://fastmcp.cloud                  │
│                                                                            │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

[11/11/25 02:08:06] INFO     Starting MCP server 'MCP Prefect 3.6.1' with transport 'stdio'                                                                                     server.py:1495
✅ Initialized successfully
Server: MCP Prefect 3.6.1 1.14.1

🔄 Listing tools...

🎯 FOUND 64 TOOLS:
================================================================================

📂 ARTIFACT (6 tools)
  🔧 create_artifact
  🔧 delete_artifact
  🔧 get_artifact
  🔧 get_artifacts
  🔧 get_latest_artifacts
  🔧 update_artifact

📂 AUTOMATION (7 tools)
  🔧 create_automation
  🔧 delete_automation
  🔧 get_automation
  🔧 get_automations
  🔧 pause_automation
  🔧 resume_automation
  🔧 update_automation

📂 BLOCK (5 tools)
  🔧 delete_block_document
  🔧 get_block_document
  🔧 get_block_documents
  🔧 get_block_type
  🔧 get_block_types

📂 DEPLOYMENT (8 tools)
  🔧 delete_deployment
  🔧 get_deployment
  🔧 get_deployment_schedule
  🔧 get_deployments
  🔧 pause_deployment_schedule
  🔧 resume_deployment_schedule
  🔧 set_deployment_schedule
  🔧 update_deployment

📂 FLOW (13 tools)
  🔧 cancel_flow_run
  🔧 create_flow_run_from_deployment
  🔧 delete_flow
  🔧 delete_flow_run
  🔧 get_flow
  🔧 get_flow_run
  🔧 get_flow_run_logs
  🔧 get_flow_runs
  🔧 get_flow_runs_by_flow
  🔧 get_flows
  🔧 get_task_runs_by_flow_run
  🔧 restart_flow_run
  🔧 set_flow_run_state

📂 LOG (2 tools)
  🔧 create_log
  🔧 get_logs

📂 OTHER (1 tools)
  🔧 get_health

📂 TASK (4 tools)
  🔧 get_task_run
  🔧 get_task_run_logs
  🔧 get_task_runs
  🔧 set_task_run_state

📂 VARIABLE (5 tools)
  🔧 create_variable
  🔧 delete_variable
  🔧 get_variable
  🔧 get_variables
  🔧 update_variable

📂 WORK (13 tools)
  🔧 create_work_queue
  🔧 delete_work_queue
  🔧 get_current_workspace
  🔧 get_work_queue
  🔧 get_work_queue_by_name
  🔧 get_work_queue_runs
  🔧 get_work_queues
  🔧 get_workspace
  🔧 get_workspace_by_handle
  🔧 get_workspaces
  🔧 pause_work_queue
  🔧 resume_work_queue
  🔧 update_work_queue

📊 TOTAL: 64 tools across 10 categories

💬 交互示例

AI助手可以帮助您:

流量管理

  • “显示我的所有流及其上次运行状态”
  • “为‘数据处理’部署创建新的流运行”
  • “流运行“abc-123”的当前状态如何?”

部署控制

  • “暂停‘每日报告’部署的计划”
  • “使用新参数更新'etl管道'部署”

基础设施管理

  • “列出所有工作池及其当前状态”
  • “为高优先级作业创建新的工作队列”

变量和配置

  • “创建一个名为'api_timeout'的变量,值为300”
  • “显示名称中包含'config'的所有变量”

监控与调试

  • “获取上次失败流运行的日志”
  • “显示当前正在运行的所有任务运行”

🤖 平台集成

克劳德桌面版

添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "prefect": {
      "command": "mcp-prefect",
      "args": ["--transport", "stdio"]
    }
  }
}

光标MCP

{
  "mcpServers": {
    "prefect": {
      "command": "mcp-prefect",
      "args": ["--transport", "stdio"]
    }
  }
}

Gemini CLI

gemini config set mcp-servers.prefect "mcp-prefect --transport stdio"

风帆/克劳德代码

{
  "mcpServers": {
    "prefect": {
      "command": "mcp-prefect",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "PREFECT_API_URL": "http://localhost:4200/api",
        "PREFECT_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

通用MCP客户端

{
  "mcpServers": {
    "prefect": {
      "command": "mcp-prefect",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "PREFECT_API_URL": "http://localhost:4200/api",
        "PREFECT_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

🧪 发展

运行测试

pytest tests/ -v

从源头构建

git clone https://github.com/allen-munsch/mcp-prefect
cd mcp-prefect
pip install -e .
python -m mcp_prefect

目录标签

目录标签

工作流自动化自然语言处理PythonAPI密钥AI助手本地部署Prefect集成MCP协议

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

部署方式(deploymentType,部署类型)

remote-capable

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiononeremote-capable

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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