关于 Mage.ai MCP Integration
Mage.ai MCP Integration 将 AI 助手连接到 Mage.ai 数据管道,支持通过 MCP 浏览、编辑、创建和执行管道及其组件。
主要功能
- 01浏览管道和组件
- 02读取并编辑组件代码
- 03运行管道或单个组件
- 04按名称、类型或内容搜索组件
- 05创建管道和组件
适用场景
- 01检查 Mage.ai 管道及其组件
- 02修改组件代码并执行
- 03查找符合查询条件的组件
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 Mage.ai 管道资源和工具,支持浏览、编辑、创建、搜索与执行操作。
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。
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
Mage.ai MCP 集成
一个全面的 Mage.ai 模型上下文协议(MCP)集成,让 Anthropic 的 Claude 等 AI 助手能够高效地处理 Mage 数据流水线。
功能
- 浏览流水线:探索所有 Mage.ai 流水线及其组件
- 查看和编辑代码:读取和修改区块代码
- 执行流水线:运行整个流水线或单个区块
- 搜索功能:按名称、类型或内容查找区块
- 创建流水线:从头创建新流水线和区块
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/mage-mcp.git
cd mage-mcp
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
配置
可以通过环境变量或命令行参数配置服务:
MAGE_API_URL:Mage.ai API 的 URL(默认值:http://localhost:6789/api/)MAGE_API_KEY:用于身份验证的 API 密钥(如有要求)
创建 .env 文件以保存持久配置:
MAGE_API_URL=http://localhost:6789/api/
MAGE_API_KEY=your_api_key_if_needed
使用方法
运行服务
使用提供的脚本启动 MCP 服务:
# Using stdio transport (default)
python run_server.py
# Using SSE transport
python run_server.py --transport sse --host localhost --port 3000
# Additional options
python run_server.py --api-url http://your-mage-instance:6789/api/ --api-key your_key --debug
使用 Claude Desktop 安装
为获得最佳体验,请直接通过 Claude Desktop 安装此服务:
# Using mcp CLI
mcp install run_server.py --name "Mage.ai Manager"
# With environment variables
mcp install run_server.py -v MAGE_API_URL=http://localhost:6789/api/ -v MAGE_API_KEY=your_key
开发模式
用于测试和开发:
mcp dev run_server.py
MCP 资源和工具
资源
mage://pipelines- 列出所有流水线mage://pipelines/{pipeline_uuid}- 获取流水线详情mage://pipelines/{pipeline_uuid}/blocks- 列出流水线中的区块mage://pipelines/{pipeline_uuid}/blocks/{block_uuid}- 获取区块详情mage://pipelines/{pipeline_uuid}/blocks/{block_uuid}/content- 获取区块代码mage://pipelines/{pipeline_uuid}/content- 获取整个流水线的内容mage://pipelines/{pipeline_uuid}/execution- 获取流水线执行详情mage://blocks/search/{query}- 按名称、类型或内容搜索区块
工具
list_all_pipelines()- 列出所有流水线及其详情get_pipeline_details(pipeline_uuid)- 获取流水线信息list_pipeline_blocks(pipeline_uuid)- 列出流水线中的区块get_block_content(pipeline_uuid, block_uuid)- 获取区块代码create_pipeline(name, description, pipeline_type)- 创建新流水线create_block(pipeline_uuid, name, block_type, language, content, upstream_blocks)- 创建区块update_block_content(pipeline_uuid, block_uuid, content)- 更新区块代码execute_pipeline(pipeline_uuid)- 运行流水线execute_block(pipeline_uuid, block_uuid)- 运行指定区块get_pipeline_code(pipeline_uuid)- 获取完整的流水线代码
交互示例
User: Show me all the pipelines in Mage.ai.
Claude: Let me check what pipelines are available in your Mage.ai instance.
[Lists all pipelines with descriptions and types]
User: Can you show me the blocks in the data_ingestion pipeline?
Claude: Here are all the blocks in the data_ingestion pipeline:
[Lists all blocks with their types, languages, and status]
User: I need to modify the 'transform_data' block to fix a bug.
Claude: Let me help you with that. First, let's look at the current code:
[Shows the current block code]
Here's how we can fix the bug:
[Explains the issue and suggests changes]
Would you like me to update the block with these changes?
User: Yes, please update it.
Claude: I've updated the block. Here's the new content:
[Shows the updated code]
The changes have been saved successfully.
参与贡献
欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。
许可证
本项目采用 MIT 许可证,详情请参阅 LICENSE 文件。
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。