Cloudera AI Agent Studio MCP Server

Name: Cloudera AI Agent Studio MCP Server
Author: jasonmeverett

本地服务

github.com/jasonmeverettAI 与智能体278 周前更新

代码仓库

关于 Cloudera AI Agent Studio MCP Server

Cloudera AI Agent Studio MCP Server 将 MCP 客户端连接到 Agent Studio，供团队检查和构建工作流。它提供工作流元数据、对话式设置和 Agent 管理工具。

主要功能

01列出工作流 ID 和名称
02获取工作流元数据
03创建空白工作流
04启用对话式任务
05添加管理和专业 Agent

适用场景

01浏览现有 Agent Studio 工作流
02检查任务和流程设置
03搭建新工作流
04构建委派式 Agent 工作流

MCP 相关

它将 Cloudera AI Agent Studio 的工作流操作作为工具开放给 MCP 客户端，包括列出、检查、创建和修改工作流。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Cloudera AI Agent Studio MCP Server

Agent Studio MCP Server 是一个轻量级的模型上下文协议（MCP）桥接工具，可将你的 Agent Studio 实例公开为一组可调用的工具。它让 Claude（或任何其他支持 MCP 的客户端）能够随时列出、检查和构建 Agent Studio 工作流。

✨ 功能

工具	描述	典型用途
`list_current_workflows()`	返回每个工作流的ID和名称	填充现有项目的 UI 下拉菜单
`get_workflow_information(id)`	获取单个工作流的完整 JSON 元数据	检查任务、Agent 和流程设置
`create_workflow(name, description)`	创建一个全新的空白工作流	自动搭建项目框架
`make_workflow_conversational(workflow_id)`	添加一个对话任务，并将 `is_conversational` 设为 `true`	将静态工作流转变为以聊天为先的体验
`add_manager_agent_to_workflow(workflow_id, …)`	创建一个管理 Agent，并将其接入工作流，作为该工作流的主管	层级式／委派式工作流
`add_agent_to_workflow(workflow_id, …)`	向工作流添加任意数量的其他 Agent	扩充团队，加入领域专家

🖥 与 Claude Desktop 集成

将以下代码块添加到你的 claude_desktop_config.json：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

支持 Markdown

登录后评论