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Glama

ZenML 的 MCP 服务器

该项目实现了一个模型上下文协议 (MCP)服务器,用于与ZenML API 交互。

ZenML MCP 服务器

什么是 MCP?

模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议,它规范了应用程序向大型语言模型 (LLM) 提供上下文的方式。它就像一个“AI 应用程序的 USB-C 端口”,提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。

MCP 遵循客户端-服务器架构,其中:

  • MCP 主机:像 Claude Desktop 或 IDE 这样的程序,需要通过 MCP 访问数据

  • MCP 客户端:与服务器保持 1:1 连接的协议客户端

  • MCP 服务器:通过标准化协议公开特定功能的轻量级程序

  • 本地数据源:MCP 服务器可以安全访问的您计算机上的文件、数据库和服务

  • 远程服务:MCP 服务器可以通过互联网连接到的外部系统

Related MCP server: MCP Database Server

什么是 ZenML?

ZenML 是一个用于构建和管理 ML 和 AI 流程的开源平台。它提供了用于管理数据、模型和实验的统一界面。

有关更多信息,请参阅ZenML 网站我们的文档

特征

该服务器提供 MCP 工具来访问 ZenML 服务器的核心读取功能,从而提供获取以下实时信息的方法:

  • 用户

  • 堆栈

  • 管道

  • 管道运行

  • 管道步骤

  • 服务

  • 堆栈组件

  • 口味

  • 管道运行模板

  • 时间表

  • 工件(关于数据工件的元数据,而不是数据本身)

  • 服务连接器

  • 步骤代码

  • 步骤日志(如果该步骤是在基于云的堆栈上运行的)

它还允许您触发新的管道运行(如果存在运行模板)。

注意:这是一个测试版/实验版。我们仍在探索用户如何使用此集成,因此我们欢迎您的反馈和建议!请加入我们的

如何使用

先决条件

您需要访问 ZenML Cloud 服务器。如果您还没有,可以注册ZenML Cloud免费试用。

您还需要在本地安装uv 。更多信息,请参阅uv。我们建议通过其安装程序脚本进行安装,如果使用 Mac,则通过brew进行安装。

您还需要将此存储库克隆到本地某处:

git clone https://github.com/zenml-io/mcp-zenml.git

您的 MCP 配置文件

MCP 配置文件是一个 JSON 文件,用于指示 MCP 客户端如何连接到您的 MCP 服务器。不同的 MCP 客户端会以不同的方式使用或指定此配置文件。两个常用的 MCP 客户端是Claude DesktopCursor ,我们在下面提供了它们的安装说明。

您需要按照以下格式指定您的 ZenML MCP 服务器:

{ "mcpServers": { "zenml": { "command": "/usr/local/bin/uv", "args": ["run", "path/to/zenml_server.py"], "env": { "LOGLEVEL": "INFO", "NO_COLOR": "1", "PYTHONUNBUFFERED": "1", "PYTHONIOENCODING": "UTF-8", "ZENML_STORE_URL": "https://your-zenml-server-goes-here.com", "ZENML_STORE_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

您需要替换四个虚拟值:

  • 本地安装的uv的路径(如果您通过brew安装,上面列出的路径就是它在 Mac 上的位置)

  • zenml_server.py文件的路径(该文件将在连接到 MCP 服务器时运行)。该文件位于此仓库的根目录下。您需要指定该文件的准确完整路径。

  • ZenML 服务器 URL(这是您的 ZenML 服务器的 URL。您可以在 ZenML Cloud UI 中找到它)。它看起来像https://d534d987a-zenml.cloudinfra.zenml.io

  • ZenML 服务器 API 密钥(这是您的 ZenML 服务器的 API 密钥。您可以在 ZenML Cloud UI 中找到它,或者阅读这些文档了解如何创建它。对于 ZenML MCP 服务器,我们建议使用服务帐户。)

您可以自由更改运行 MCP 服务器 Python 文件的方式,但使用uv可能是最简单的选择,因为它可以为您处理环境和依赖项安装。

与 Claude Desktop 一起使用的安装

您需要安装Claude Desktop

安装并打开 Claude Desktop 后,您需要打开“设置”菜单,然后点击“开发者”选项卡。点击“编辑配置”按钮,即可打开文件资源管理器,查看配置文件的位置。

您应该将上面(正确填写的)配置文件的内容粘贴到文件资源管理器中显示的 JSON 文件中。然后只需重新启动 Claude Desktop,它就会使用新的配置。您应该能够在开发者设置菜单中看到 ZenML 服务器。与 Claude 聊天,它将使用您刚刚授予其访问权限的所有新工具。

可选:改进 ZenML 工具输出显示

为了获得更好的 ZenML 工具结果体验,您可以配置 Claude,使其以更易读的格式显示 JSON 响应。在 Claude 桌面版中,前往“设置”→“个人资料”,在“Claude 在响应中应该考虑哪些个人偏好?”部分,添加类似以下内容(或直接使用以下词语!):

When using zenml tools which return JSON strings and you're asked a question, you might want to consider using markdown tables to summarize the results or make them easier to view!

这将鼓励 Claude 将 ZenML 工具输出格式化为 markdown 表,从而使信息更易于阅读和理解。

安装用于 Cursor

您将需要安装Cursor

Cursor 的工作方式与 Claude Desktop 略有不同,它需要为每个仓库指定配置文件。这意味着,如果您想在多个仓库中使用 ZenML MCP 服务器,则需要在每个仓库中指定配置文件。

要为单个存储库进行设置,您需要:

  • 在存储库的根目录中创建一个.cursor文件夹

  • 在其中创建一个包含上述内容的mcp.json文件

  • 进入您的光标设置并单击 ZenML 服务器以“启用”它。

根据我们的经验,即使它正在运行,有时也会显示红色错误指示。您可以通过在 Cursor 聊天窗口中聊天来尝试一下。它会告诉您是否能够访问 ZenML 工具。

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security - not tested
A
license - permissive license
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quality - not tested

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/zenml-io/mcp-zenml'

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