Prefect MCP Server について
Prefect MCP Serverは、Prefect APIをMCP経由で利用するためのサーバーです。Prefect 3をCursorで使う開発者向けに、`uvx`で起動する設定と環境変数による接続・認証設定を提供します。
主な機能
- 01Prefect APIへの接続
- 02`uvx`によるサーバー起動
- 03API URLとキーの設定
- 04Cursor設定とルールの同梱
活用シーン
- 01CursorからPrefect APIを呼び出す
- 02Prefect 3の接続を設定する
- 03`PREFECT_API_KEY`で認証する
MCP 対応
MCP サーバーとして、Prefect APIの機能をMCPクライアントに公開します。READMEにはCursorの設定方法と利用可能なツールの説明があります。
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。
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
Prefect MCP サーバー
このリポジトリでは、prefect-mcp-server パッケージを使用し、uvx による信頼性の高い実行方法を備えた Prefect MCP サーバーの設定を提供します。この設定は Cursor IDE での使用に合わせて調整されています。
前提条件
- Python 3.9 以降。
- Python 環境を管理するための任意の仮想環境ツール(uv など)。
- Prefect 3(インストール手順についてはPrefect ドキュメントを参照してください)。
インストール
仮想環境を作成して有効化し、Prefect MCP Server をインストールします。
uv venv --python 3.12 && source .venv/bin/activate
uv pip install -U prefect-mcp-server
設定
サーバーは .cursor/mcp.json ファイルを使用して設定します。更新後の設定は次のとおりです。
{
"mcpServers": {
"prefect": {
"command": "uvx",
"args": [
"prefect-mcp-server"
],
"env": {}
}
}
}
この設定により、uv pip install でインストールされた正確なパッケージバージョンを使用する uvx コマンドでサーバーが実行されます。この方法により、開発環境の信頼性と一貫性が高まります。
環境変数
Prefect 環境を設定するには、次の環境変数を設定します。プロジェクトのルートに .env という名前のファイルを作成し、次のような項目を記述できます。
PREFECT_API_URL=http://localhost:4200/api
必要に応じて、Prefect サーバーまたは Prefect Cloud で認証するための PREFECT_API_KEY など、ほかの環境変数も設定してください。
サーバーの実行
サーバーを起動するには、次のコマンドを実行します。
uv run <script>
または、Cursor IDE とその設定を使用している場合、.cursor/mcp.json で指定されたコマンドによってサーバーが自動的に起動します。
ドキュメント
Prefect MCP Server の機能と使い方に関する詳細なドキュメントは、docs/prefect_mcp_documentation.md ファイルで確認できます。ドキュメントには次の内容が含まれます。
- 利用可能なツールとそのパラメーターの完全な一覧
- インストールと設定の手順
- さまざまな MCP クライアントでの使用例
- Prefect 3.0 との互換性に関する情報
Cursor Rules
このリポジトリには、Prefect MCP Server を使用するための Cursor Rules が含まれており、.cursor/rules/ ディレクトリに配置されています。これらのルールは、Cursor IDE で Prefect MCP を使用する際に、状況に応じたヘルプやガイダンスを提供します。
追加情報
- Prefect のインストールと使用方法の詳細については、Prefect ドキュメントを参照してください。
- Model Context Protocol(MCP)については、MCP ドキュメントを参照してください。
- Cursor が推奨するように、設定済みの環境内でスクリプトを実行するには
uv runを使用してください。
コーディングをお楽しみください!
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。
