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```bash
docker compose up
## 📦 安装
### pip安装```bash
pip install mcp-prefect
来源```bash
git clone https://github.com/allen-munsch/mcp-prefect
cd mcp-prefect
pip install -e .
### 手动运行```bash
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```
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│ _ __ ___ _ __ __ __ ____ │
│ _ __ ___ .'_/ ______/ // |/ / _/ __ \ | \ / __ \ │
│ _ __ ___ / / / __ `/ ___/ __/ /|/ / / / // / ___/ / / / / / │
│ _ __ ___ / __/ / // ( ) // / / / // _/ / // // / │
│ _ __ ___ // _/____/_// //_// /(*)_/ │
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│ FastMCP 2.0 │
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│ 🖥️ 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 │
│ │
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[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`:```json
{
"mcpServers": {
"prefect": {
"command": "mcp-prefect",
"args": ["--transport", "stdio"]
}
}
}
光标MCP```json
{
"mcpServers": {
"prefect": {
"command": "mcp-prefect",
"args": ["--transport", "stdio"]
}
}
}
### Gemini CLI```bash
gemini config set mcp-servers.prefect "mcp-prefect --transport stdio"
风帆/克劳德代码```json
{
"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```json
{
"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```bash
pytest tests/ -v
### 从源头构建```bash
git clone https://github.com/allen-munsch/mcp-prefect
cd mcp-prefect
pip install -e .
python -m mcp_prefect
