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
- 01ワークフローIDと名前の一覧表示
- 02ワークフローメタデータの取得
- 03空のワークフローの作成
- 04会話型タスクの有効化
- 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
- 01既存のAgent Studioワークフローの確認
- 02タスクとプロセス設定の調査
- 03新規ワークフローのひな形作成
- 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。
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。
ツール
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"
}
}
}
}
コメント
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。