
MCP Server for ZenML

2025.03.24
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PythonAI 集成机器学习管理开发效率
MCP Server for ZenML 是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务,用于与 ZenML API 交互。ZenML 是一个开源的机器学习和 AI 管道管理平台,提供统一的数据、模型和实验管理接口。该 MCP 服务器通过标准化协议,使大型语言模型(LLMs)能够访问 ZenML 的核心功能,如用户、堆栈、管道、运行、步骤、服务、组件、风味、模板、计划、工件、服务连接器、步骤代码和日志等信息。此外,它还支持触发新的管道运行(如果有运行模板)。
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Overview
基本能力
产品定位
MCP Server for ZenML 是一个连接 ZenML 平台与大型语言模型的中间件,通过标准化协议提供 ZenML 的数据和功能访问能力。
核心功能
- 访问 ZenML 的核心读取功能,包括用户、堆栈、管道、运行、步骤、服务、组件、风味、模板、计划、工件、服务连接器、步骤代码和日志等信息。
- 触发新的管道运行(如果有运行模板)。
适用场景
- 在开发过程中快速查询 ZenML 平台的状态和信息。
- 自动化机器学习和 AI 管道管理任务。
- 集成 ZenML 功能到大型语言模型的应用中。
工具列表
- ZenML MCP 服务器:提供对 ZenML API 的访问能力。
常见问题解答
- 这是一个测试/实验性版本,欢迎反馈和建议。
- 需要 ZenML Cloud 服务器访问权限。
- 需要
uv
工具进行安装和运行。
使用教程
使用依赖
- 需要访问 ZenML Cloud 服务器。
- 需要安装
uv
工具。bash curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
或通过brew
安装(Mac):bash brew install uv
- 克隆仓库:
bash git clone https://github.com/zenml-io/mcp-zenml.git
安装教程
- 创建 MCP 配置文件
mcp.json
,格式如下:json { "mcpServers": { "zenml": { "command": "/usr/local/bin/uv", "args": ["run", "path/to/zenml_server.py"], "env": { "LOGLEVEL": "INFO", "NO_COLOR": "1", "PYTHONUNBUFFERED": "1", "PYTHONIOENCODING": "UTF-8", "ZENML_STORE_URL": "https://your-zenml-server-goes-here.com", "ZENML_STORE_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }
- 替换配置文件中的四个关键值:
uv
的本地路径zenml_server.py
的完整路径- ZenML 服务器 URL
- ZenML 服务器 API 密钥
调试方式
- 对于 Claude Desktop:
- 打开设置 → 开发者标签
- 点击 'Edit Config' 按钮
- 粘贴配置文件内容并重启 Claude Desktop
- 对于 Cursor:
- 在仓库根目录创建
.cursor
文件夹 - 在其中创建
mcp.json
文件并粘贴配置内容 - 在 Cursor 设置中启用 ZenML 服务器
可选优化
在 Claude Desktop 的设置 → 个人资料中,添加以下偏好设置以改善 ZenML 工具输出的显示:
When using zenml tools which return JSON strings and you're asked a question, you might want to consider using markdown tables to summarize the results or make them easier to view!
许可证
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