MLflow Prompt Registry MCP Server

MLflow Prompt Registry MCP Server

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2025.03.25 1
TypeScript提示模板管理开发效率提升开发效率
mcp-server-mlflow 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,专门用于访问和管理 MLflow Prompt Registry 中的提示模板。它实现了 MCP Prompts 规范,主要用于从 MLflow 中加载提示模板,以便在 Claude Desktop 中使用,方便用户为重复性任务或常见工作流程提供指令。
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Overview

基本能力

产品定位

mcp-server-mlflow 是一个用于管理和访问 MLflow Prompt Registry 中提示模板的 MCP 服务器,旨在提升开发效率和工作流程自动化。

核心功能

  1. 列出可用提示模板:通过 list-prompts 工具列出所有可用的提示模板,支持分页和过滤。
  2. 获取并编译提示模板:通过 get-prompt 工具获取特定提示模板,并支持传入变量进行编译。

适用场景

  1. 开发效率提升:通过预定义的提示模板快速生成指令,减少重复性工作。
  2. 工作流程自动化:在 Claude Desktop 中使用提示模板自动化常见任务。

工具列表

  1. list-prompts
  2. 功能:列出所有可用的提示模板。
  3. 输入参数:
    • cursor(可选字符串):用于分页的光标。
    • filter(可选字符串):用于过滤提示模板。
  4. 返回:提示模板对象列表。
  5. get-prompt
  6. 功能:获取并编译特定提示模板。
  7. 输入参数:
    • name(字符串):要获取的提示模板名称。
    • arguments(可选对象):包含提示变量的 JSON 对象。
  8. 返回:编译后的提示模板对象。

常见问题解答

  1. 如何配置 MLflow 服务器地址?
  2. claude_desktop_config.json 中设置 MLFLOW_TRACKING_URI 环境变量为您的 MLflow 服务器地址。

使用教程

使用依赖

  1. 安装 MLflow 并启动 Prompt Registry: bash pip install mlflow>=2.21.1 mlflow server --port 5000

安装教程

  1. 构建 MCP 服务器: bash npm install npm run build
  2. 配置 Claude Desktop:
  3. 编辑 claude_desktop_config.json 文件,添加以下配置: json { "mcpServers": { "mlflow": { "command": "node", "args": ["<absolute-path-to-this-repository>/dist/index.js"], "env": { "MLFLOW_TRACKING_URI": "http://localhost:5000" } } } }
  4. 替换 MLFLOW_TRACKING_URI 为您的实际 MLflow 服务器地址。

调试方式

  1. 确保 MLflow 服务器已启动并运行在指定端口(如 5000)。
  2. 检查 claude_desktop_config.json 中的配置是否正确。
  3. 运行 MCP 服务器并验证是否能正常列出和获取提示模板。

许可证

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