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Cloudera AI Agent Studio MCP Server

Cloudera AI Agent Studio MCP Server

ローカル
github.com/jasonmeverettAI・エージェント278 週間前に更新

Cloudera AI Agent Studio MCP Server について

Cloudera AI Agent Studio MCP Serverは、MCPクライアントをAgent Studioに接続し、チームによるワークフローの確認と構築を支援します。メタデータの取得、会話型設定、エージェント管理のツールを提供します。

主な機能

  1. 01ワークフローIDと名前の一覧表示
  2. 02ワークフローメタデータの取得
  3. 03空のワークフローの作成
  4. 04会話型タスクの有効化
  5. 05管理エージェントと専門エージェントの追加

活用シーン

  1. 01既存のAgent Studioワークフローの確認
  2. 02タスクとプロセス設定の調査
  3. 03新規ワークフローのひな形作成
  4. 04委任型エージェントワークフローの構築

MCP 対応

Cloudera AI Agent Studioのワークフロー操作をMCPクライアント向けのツールとして公開します。一覧表示、確認、作成、変更に対応します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Cloudera AI Agent Studio MCP Server

Agent Studio MCP Server は、Agent Studio インスタンスを呼び出し可能なツールのセットとして公開する、軽量な Model Context Protocol(MCP)ブリッジです。 Claude(またはその他の MCP 対応クライアント)を使って、Agent Studio のワークフローをその場で一覧表示、確認、作成できます。

✨ できること

ツール説明一般的な用途
list_current_workflows()すべてのワークフローの ID と 名前 を返します既存のプロジェクトを UI のドロップダウンに表示する
get_workflow_information(id)1 つのワークフローの完全な JSON メタデータを取得しますタスク、エージェント、プロセス設定を確認する
create_workflow(name, description)新しい空のワークフローを作成しますプロジェクトのひな形作成を自動化する
make_workflow_conversational(workflow_id)Conversational Task を追加し、is_conversational を true に切り替えます静的なワークフローをチャット優先のエクスペリエンスに変える
add_manager_agent_to_workflow(workflow_id, …)マネージャーエージェントを作成し、ワークフローのスーパーバイザーとして接続します階層型/委任型のワークフロー
add_agent_to_workflow(workflow_id, …)任意の数の追加エージェントをワークフローに追加します専門分野のエキスパートを加えてチームを拡張する

🖥 Claude Desktop との統合

以下のブロックを claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "agent-studio": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloudera-ai-agent-studio-mcp",
        "run",
        "serve.py"
      ],
      "env": {
        "CDSW_APIV2_KEY": "YOUR-TOKEN-HERE",
        "AGENT_STUDIO_DOMAIN": "https://your-studio.CDSW_DOMAIN.cldr.work"
      }
    }
  }
}

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。