B Step62 MCP Server Mlflow

🚀 MLflow 提示注册表 MCP 服务器

Model Context Protocol (MCP) 服务器用于实现对 MLflow 中管理的提示模板的访问，其对应于 MLflow Prompt Registry。

此服务器实现了 MCP Prompts 规范，可用于发现和使用 MLflow 中托管的提示模板。其主要用例是将提示模板从 MLflow 加载到 Claude Desktop，让用户能便捷地指示 Claude 执行重复任务或常见工作流程。

✨ 主要特性

• 实现对 MLflow 中提示模板的访问。
• 遵循 MCP Prompts 规范，可发现和使用托管的提示模板。
• 方便将提示模板加载到 Claude Desktop。

📦 安装指南

1: 安装 MLflow 并启动 Prompt Registry

若尚未安装，需安装并启动 MLflow 以托管 Prompt Registry：

pip install mlflow>=2.21.1
mlflow server --port 5000

2: 在 MLflow 中创建提示模板

若还没有提示模板，可按照 此指南 在 MLflow 中创建。

3: 构建 MCP 服务器

npm install
npm run build

4: 将服务器添加到 Claude Desktop

通过编辑 claude_desktop_config.json 配置 Claude for Desktop：

{
  "mcpServers": {
    "mlflow": {
      "command": "node",
      "args": ["<absolute-path-to-this-repository>/dist/index.js"],
      "env": {
        "MLFLOW_TRACKING_URI": "http://localhost:5000"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示： 请确保将 MLFLOW_TRACKING_URI 替换为您实际的 MLflow 服务器地址。

💻 使用示例

工具使用

list-prompts

• 功能：列出可用的提示
• 输入：
  • cursor（可选字符串）：分页游标
  • filter（可选字符串）：提示过滤器
• 返回：提示对象列表

get-prompt

• 功能：获取并编译特定提示
• 输入：
  • name（字符串）：要检索的提示名称
  • arguments（可选对象）：包含提示变量的 JSON 对象
• 返回：已编译的提示对象