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Servidor MLflow MCP

O servidor MLflow MCP (Model Context Protocol) permite que aplicativos AI e assistentes de codificação interajam com seus rastreamentos de forma programática.

O servidor MLflow MCP expõe todas as operações de gerenciamento de rastreamento MLflow por meio do protocolo MCP, permitindo que assistentes AI :

  • Pesquisar e recuperar dados de rastreamento
  • Analisar o desempenho e o comportamento do rastreamento.
  • Registre o feedback e as avaliações.
  • Gerenciar tags de rastreamento e metadados
  • Apagar rastros e avaliações

Para obter documentação completa sobre o servidor MLflow MCP, incluindo instalação, configuração e ferramentas disponíveis, consulte a documentação do servidor MLflow MCP de código aberto.

Pré-requisitos​

  • Um cliente compatível com MCP, como o VS Code, Cursor ou Claude.

  • Biblioteca MLflow Python versão 3.5.1 ou posterior com os extras databricks e mcp . O mcp extra fornece as dependências do servidor MCP e o databricks extra fornece autenticação e conectividade do Databricks:

    Bash
    pip install 'mlflow[databricks,mcp]>=3.5.1'

Configurar para Databricks​

Para usar o servidor MLflow MCP com rastreamentos armazenados no Databricks, configure seu cliente MCP com as seguintes configurações:

Adicione esta configuração a .vscode/mcp.json no seu projeto:

JSON
{
  "servers": {
    "mlflow-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "mlflow[databricks,mcp]>=3.5.1", "mlflow", "mcp", "run"],
      "env": {
        "MLFLOW_TRACKING_URI": "databricks",
        "DATABRICKS_HOST": "<your-workspace-url>",
        "DATABRICKS_TOKEN": "<your-token>"
      }
    }
  }
}

Substitua <your-workspace-url> pelo URL do seu workspace Databricks (por exemplo, https://your-workspace.cloud.databricks.com) e <your-token> pelo seu access token pessoal.

Utilize o servidor MLflow Tracing MCP.​

Após configurar o servidor MCP, seu assistente AI poderá interagir com os registros armazenados no Databricks. Por exemplo, você pode pedir ao seu assistente para:

  • "Buscar vestígios do experimento ID 12345"
  • "Mostre-me os rastros mais recentes com erros"
  • "Obter detalhes de rastreamento para o ID de rastreamento tr-abc123"
  • "Adicione um feedback ao rastreamento tr-abc123 com uma classificação de 5"

Consulte a documentação do servidor MCP do código aberto MLflow para obter mais informações.

Próximos passos​