ZenML MCP Server

chính thức

Tương tác với các pipeline MLOps và LLMOps của bạn thông qua máy chủ ZenML MCP

GitHub

Tài liệu

Máy chủ MCP cho ZenML

Dự án này triển khai một máy chủ Model Context Protocol (MCP) để tương tác với API ZenML.

ZenML MCP Server

MCP là gì?

Model Context Protocol (MCP) là một giao thức mở chuẩn hóa cách các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó hoạt động như một "cổng USB-C cho các ứng dụng AI" - cung cấp một cách chuẩn hóa để kết nối các mô hình AI với các nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau.

MCP tuân theo kiến trúc client-server trong đó:

Máy chủ MCP: Các chương trình như Claude Desktop hoặc IDE muốn truy cập dữ liệu thông qua MCP
Máy khách MCP: Các máy khách giao thức duy trì kết nối 1:1 với máy chủ
Máy chủ MCP: Các chương trình nhẹ hiển thị các khả năng cụ thể thông qua giao thức chuẩn hóa
Nguồn dữ liệu cục bộ: Tệp, cơ sở dữ liệu và dịch vụ trên máy tính của bạn mà máy chủ MCP có thể truy cập an toàn
Dịch vụ từ xa: Các hệ thống bên ngoài có sẵn qua internet mà máy chủ MCP có thể kết nối

ZenML là gì?

ZenML là một nền tảng mã nguồn mở để xây dựng và quản lý các pipeline ML và AI. Nó cung cấp một giao diện thống nhất để quản lý dữ liệu, mô hình và thí nghiệm.

Để biết thêm thông tin, hãy xem trang web ZenML và tài liệu của chúng tôi.

Tính năng

Máy chủ cung cấp các công cụ MCP để truy cập chức năng đọc cốt lõi từ máy chủ ZenML, cung cấp cách lấy thông tin trực tiếp về:

Thực thể cốt lõi

Người dùng - tài khoản người dùng và quyền
Stack - cấu hình cơ sở hạ tầng
Thành phần Stack - các khối xây dựng stack riêng lẻ
Hương vị - các loại thành phần có sẵn
Trình kết nối dịch vụ - xác thực đám mây

Thực thi Pipeline

Pipeline - định nghĩa pipeline
Lần chạy Pipeline - lịch sử thực thi và trạng thái
Bước Pipeline - chi tiết bước riêng lẻ, mã và nhật ký
Lịch trình - lịch chạy tự động
Tạo tác - siêu dữ liệu về tạo tác dữ liệu (không phải chính dữ liệu)

Triển khai & Phục vụ

Ảnh chụp nhanh - cấu hình pipeline đóng băng (tạo tác "chạy/phục vụ cái gì")
Triển khai - các phiên bản phục vụ thời gian chạy với trạng thái, URL và nhật ký
Dịch vụ - điểm cuối phục vụ mô hình

Tổ chức & Khám phá

Dự án - vùng chứa tổ chức cho tài nguyên ZenML
Thẻ - nhãn siêu dữ liệu xuyên suốt để khám phá
Bản dựng - tạo tác bản dựng pipeline với thông tin hình ảnh và mã

Mô hình

Mô hình - mục đăng ký mô hình ML
Phiên bản Mô hình - tạo tác mô hình được phiên bản hóa

Không dùng nữa (khuyến nghị di chuyển)

~~Mẫu lần chạy pipeline~~ → sử dụng Ảnh chụp nhanh thay thế (xem Hướng dẫn Di chuyển)

Máy chủ cũng cho phép bạn kích hoạt các lần chạy pipeline mới bằng ảnh chụp nhanh (ưu tiên) hoặc mẫu lần chạy (không dùng nữa).

Lưu ý: Chúng tôi liên tục cải thiện tích hợp này dựa trên phản hồi của người dùng. Vui lòng tham gia cộng đồng Slack của chúng tôi để chia sẻ trải nghiệm và giúp chúng tôi làm cho nó tốt hơn nữa!

Công cụ có sẵn

Máy chủ MCP hiển thị các công cụ sau, được nhóm theo danh mục:

Thực thi Pipeline (Mới trong v1.2)

Công cụ	Mô tả
`get_snapshot`	Lấy cấu hình pipeline đóng băng theo tên/ID
`list_snapshots`	Liệt kê ảnh chụp nhanh với bộ lọc (có thể chạy, có thể triển khai, đã triển khai, thẻ)
`get_deployment`	Lấy trạng thái thời gian chạy và URL của triển khai
`list_deployments`	Liệt kê triển khai với bộ lọc (trạng thái, pipeline, thẻ)
`get_deployment_logs`	Lấy nhật ký giới hạn từ triển khai (mặc định đuôi=100, tối đa 1000)
`trigger_pipeline`	Kích hoạt lần chạy pipeline (ưu tiên tham số `snapshot_name_or_id`)

Tổ chức (Mới trong v1.2)

Công cụ	Mô tả
`get_active_project`	Lấy dự án hiện đang hoạt động
`get_project`	Lấy chi tiết dự án theo tên/ID
`list_projects`	Liệt kê tất cả dự án
`get_tag`	Lấy chi tiết thẻ (độc quyền, màu sắc)
`list_tags`	Liệt kê thẻ với bộ lọc (resource_type)
`get_build`	Lấy chi tiết bản dựng (hình ảnh, nhúng mã)
`list_builds`	Liệt kê bản dựng với bộ lọc (is_local, contains_code)

Thực thể cốt lõi

Công cụ	Mô tả
`get_user`, `list_users`, `get_active_user`	Quản lý người dùng
`get_stack`, `list_stacks`	Cấu hình Stack
`get_stack_component`, `list_stack_components`	Thành phần Stack
`get_flavor`, `list_flavors`	Hương vị thành phần
`get_service_connector`, `list_service_connectors`	Trình kết nối đám mây
`get_pipeline_run`, `list_pipeline_runs`	Lần chạy Pipeline
`get_run_step`, `list_run_steps`	Chi tiết bước
`get_step_logs`, `get_step_code`	Nhật ký bước và mã nguồn
`list_pipelines`, `get_pipeline_details`	Định nghĩa Pipeline
`get_schedule`, `list_schedules`	Lịch trình
`list_artifacts`	Siêu dữ liệu tạo tác
`list_secrets`	Tên bí mật (không phải giá trị)
`get_service`, `list_services`	Dịch vụ mô hình
`get_model`, `list_models`	Đăng ký mô hình
`get_model_version`, `list_model_versions`	Phiên bản mô hình

Ứng dụng Tương tác (Thử nghiệm)

Công cụ	Mô tả
`open_pipeline_run_dashboard`	Mở bảng điều khiển lần chạy pipeline tương tác (Ứng dụng MCP)
`open_run_activity_chart`	Mở biểu đồ cột hoạt động chạy 30 ngày (Ứng dụng MCP)

Công cụ Phân tích

Công cụ	Mô tả
`stack_components_analysis`	Phân tích việc sử dụng thành phần stack
`recent_runs_analysis`	Phân tích các lần chạy pipeline gần đây
`most_recent_runs`	Lấy N lần chạy gần đây nhất

Chẩn đoán

Công cụ	Mô tả
`diagnose_zenml_setup`	Chẩn đoán thiết lập máy chủ (biến môi trường, SDK, kết nối, xác thực). Hoạt động ngay cả khi cấu hình sai.

Công cụ Không dùng nữa

Công cụ	Thay thế
`get_run_template`	Sử dụng `get_snapshot` thay thế
`list_run_templates`	Sử dụng `list_snapshots` thay thế
`trigger_pipeline(template_id=...)`	Sử dụng `trigger_pipeline(snapshot_name_or_id=...)`

Di chuyển: Mẫu lần chạy → Ảnh chụp nhanh

Tại sao thay đổi? ZenML đã phát triển khái niệm "tạo tác pipeline có thể chạy". Mẫu lần chạy hiện là các trình bao bọc không dùng nữa, bên trong chỉ trỏ đến Ảnh chụp nhanh. Mã mới nên sử dụng trực tiếp Ảnh chụp nhanh.

Hướng dẫn Di chuyển Nhanh

Mẫu cũ (Mẫu)	Mẫu mới (Ảnh chụp nhanh)
`list_run_templates()`	`list_snapshots(runnable=True, named_only=True)`
`get_run_template(name)`	`get_snapshot(name, include_config_schema=True)`
`trigger_pipeline(template_id=...)`	`trigger_pipeline(snapshot_name_or_id=...)`

Ví dụ Quy trình làm việc (Ưu tiên Ảnh chụp nhanh)

1. Discover project context:
   → get_active_project()

2. Find runnable snapshots:
   → list_snapshots(runnable=True, named_only=True)

3. Trigger a run:
   → trigger_pipeline(pipeline_name_or_id="my-pipeline", snapshot_name_or_id="my-snapshot")

4. Check deployments:
   → list_deployments(status="running")
   → get_deployment_logs(name_id_or_prefix="my-deployment", tail=100)

Lưu ý: get_deployment_logs trả về đầu ra giới hạn (mặc định 100 dòng, tối đa 1000, giới hạn 100KB) và yêu cầu tích hợp trình triển khai phù hợp được cài đặt.

Thiết lập Nhanh qua Bảng điều khiển (Khuyến nghị)

Cách dễ nhất để thiết lập Máy chủ ZenML MCP là thông qua trang Cài đặt MCP trên bảng điều khiển ZenML của bạn.

MCP Settings Page

Điều hướng đến Cài đặt → MCP trong bảng điều khiển ZenML của bạn để nhận:

Đoạn mã cấu hình sẵn cho URL máy chủ và thông tin xác thực cụ thể của bạn
Cài đặt một cú nhấp chuột qua liên kết sâu cho các IDE được hỗ trợ
Cấu hình sao chép-dán cho VS Code, Claude Desktop, Cursor, Claude Code, OpenAI Codex, v.v.
Tùy chọn Docker và uv dựa trên sở thích của bạn

Người dùng ZenML Pro

Trang Cài đặt MCP cho phép bạn tạo Mã thông báo Truy cập Cá nhân (PAT) chỉ với một cú nhấp chuột. Mã thông báo được tự động bao gồm trong tất cả các đoạn cấu hình được tạo.

Người dùng ZenML OSS

Trước tiên, tạo mã thông báo tài khoản dịch vụ qua Cài đặt → Tài khoản Dịch vụ
Dán mã thông báo vào trang Cài đặt MCP
Sao chép cấu hình được tạo cho IDE của bạn

Thích thiết lập thủ công? Xem hướng dẫn chi tiết bên dưới.

Ứng dụng MCP (Thử nghiệm)

Ứng dụng MCP là gì? Ứng dụng MCP là giao diện người dùng HTML tương tác mà máy chủ MCP có thể phục vụ trực tiếp vào các máy khách AI. Chúng hiển thị trong iframe sandbox và có thể gọi các công cụ máy chủ hai chiều. Xem thông báo chính thức để biết chi tiết đầy đủ.

Run Activity Chart

Máy chủ này bao gồm hai Ứng dụng MCP thử nghiệm:

Ứng dụng	Công cụ	Mô tả
Bảng điều khiển Lần chạy Pipeline	`open_pipeline_run_dashboard`	Bảng tương tác các lần chạy pipeline gần đây với trạng thái, chi tiết bước và nhật ký
Biểu đồ Hoạt động Chạy	`open_run_activity_chart`	Biểu đồ cột hoạt động chạy pipeline trong 30 ngày qua với phân tích trạng thái

Pipeline Runs Dashboard

Các ứng dụng này được bao gồm như các ví dụ bằng chứng khái niệm. Chúng tôi hoan nghênh phản hồi và đóng góp cho nhiều Ứng dụng MCP hơn. Vẫn còn sớm cho tính năng mới này nên chúng tôi sẽ phải xem nó phát triển như thế nào. Chúng tôi dự kiến sẽ hỗ trợ đầy đủ hơn trong tương lai.

Máy khách được Hỗ trợ

Ứng dụng MCP yêu cầu truyền tải HTTP có thể Truyền phát (không phải stdio). Các máy khách sau hiện hỗ trợ Ứng dụng MCP:

✅ VS Code (Phiên bản Insiders)
✅ Goose
✅ ChatGPT (sắp ra mắt)
⚠️ Claude Desktop -- tính đến cuối tháng 1 năm 2026, chưa hiển thị Ứng dụng.
⚠️ Claude.ai (web) — tính đến cuối tháng 1 năm 2026, chưa hiển thị Ứng dụng.

Lưu ý: Chúng tôi không thể kiểm tra kỹ lưỡng với Claude Desktop hoặc Claude.ai tại thời điểm viết. Nếu bạn gặp sự cố, vui lòng báo cáo chúng.

Chạy Ứng dụng MCP với Docker

Ứng dụng MCP yêu cầu truyền tải HTTP có thể Truyền phát và URL có thể truy cập công khai (đối với máy khách lưu trữ đám mây như Claude.ai). Thiết lập đơn giản nhất sử dụng Docker + đường hầm Cloudflare:

1. Xây dựng và chạy container Docker:

docker build -t mcp-zenml:apps .

docker run --rm -d --name mcp-zenml-apps -p 8001:8001 \
  -e ZENML_STORE_URL="https://your-zenml-server.example.com" \
  -e ZENML_STORE_API_KEY="your-api-key" \
  -e ZENML_ACTIVE_PROJECT_ID="your-project-id" \
  mcp-zenml:apps --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8001 \
  --disable-dns-rebinding-protection

2. Khởi động đường hầm Cloudflare (cho máy khách đám mây):

npx cloudflared tunnel --url http://localhost:8001

Thao tác này in ra URL công khai như https://random-words.trycloudflare.com.

3. Kết nối máy khách của bạn:

Trong Claude Desktop hoặc các máy khách khác, thêm máy chủ MCP với URL: https://random-words.trycloudflare.com/mcp ví dụ:

{
	"servers": {
		"ZenML": {
			"url": "https://USE-YOUR-OWN-URL.trycloudflare.com/mcp",
			"type": "http"
		}
	},
	"inputs": []
}

Yêu cầu AI "mở bảng điều khiển lần chạy pipeline" hoặc "hiển thị biểu đồ hoạt động chạy"

Lưu ý quan trọng:

ZENML_ACTIVE_PROJECT_ID là bắt buộc — nếu không có nó, các công cụ lần chạy pipeline sẽ thất bại với lỗi "Không có dự án nào được đặt làm hoạt động"
Cờ --disable-dns-rebinding-protection là cần thiết khi chạy phía sau proxy ngược (cloudflared, ngrok) — nó an toàn khi proxy xử lý bảo mật
URL đường hầm thay đổi mỗi lần khởi động lại — cập nhật tích hợp máy khách của bạn cho phù hợp

Kiểm thử & Đảm bảo Chất lượng

Dự án này bao gồm kiểm thử tự động để đảm bảo máy chủ MCP vẫn hoạt động:

🔄 Kiểm thử Khói Tự động: Một bài kiểm thử khói toàn diện chạy mỗi 3 ngày qua GitHub Actions
🚨 Tạo Vấn đề: Các bài kiểm thử thất bại tự động tạo vấn đề GitHub với thông tin gỡ lỗi chi tiết
⚡ CI Nhanh: Sử dụng UV với bộ nhớ đệm để cài đặt phụ thuộc và kiểm thử nhanh chóng
🧪 Kiểm thử Thủ công: Bạn có thể chạy bài kiểm thử khói cục bộ bằng uv run scripts/test_mcp_server.py server/zenml_server.py

Các bài kiểm thử tự động xác minh:

Kết nối giao thức MCP và bắt tay
Khởi tạo máy chủ và khám phá công cụ
Chức năng công cụ cơ bản (khi máy chủ ZenML có thể truy cập)
Liệt kê tài nguyên và lời nhắc
diagnose_zenml_setup trả về chẩn đoán có cấu trúc ngay cả trong môi trường hạn chế

Gỡ lỗi với MCP Inspector

Để gỡ lỗi tương tác, sử dụng MCP Inspector — một công cụ dựa trên web cho phép bạn kiểm tra các công cụ MCP trong thời gian thực:

# Using .env.local (recommended for development)
cp .env.local.example .env.local  # Then edit with your credentials
source .env.local && npx @modelcontextprotocol/inspector \
  -e ZENML_STORE_URL=$ZENML_STORE_URL \
  -e ZENML_STORE_API_KEY=$ZENML_STORE_API_KEY \
  -- uv run server/zenml_server.py

Thao tác này mở giao diện người dùng web với thông tin xác thực của bạn được điền sẵn — chỉ cần nhấp Kết nối và sử dụng tab Công cụ để kiểm tra bất kỳ công cụ nào một cách tương tác.

Xem CLAUDE.md để biết hướng dẫn gỡ lỗi chi tiết hơn.

Quyền riêng tư & Phân tích

Máy chủ ZenML MCP thu thập phân tích sử dụng ẩn danh để giúp chúng tôi cải thiện sản phẩm.

Chúng tôi theo dõi:

Công cụ nào được sử dụng và tần suất
Tỷ lệ và loại lỗi (chỉ loại lỗi, không có thông báo)
Thông tin môi trường cơ bản (HĐH, phiên bản Python và liệu có đang chạy trong Docker/CI không)
Thời lượng phiên và mẫu sử dụng công cụ

Chúng tôi KHÔNG thu thập:

URL máy chủ ZenML hoặc khóa API của bạn
Tên pipeline, tên mô hình hoặc bất kỳ dữ liệu kinh doanh nào
Thông báo lỗi hoặc dấu vết ngăn xếp
Bất kỳ thông tin nhận dạng cá nhân nào

Để tắt phân tích:

# Option 1
export ZENML_MCP_ANALYTICS_ENABLED=false

# Option 2
export ZENML_MCP_DISABLE_ANALYTICS=true

Để gỡ lỗi/kiểm thử (ghi sự kiện vào stderr thay vì gửi):

export ZENML_MCP_ANALYTICS_DEV=true

Dành cho người dùng Docker: Bạn có thể đặt ZENML_MCP_ANALYTICS_ID (phải là UUID hợp lệ) để duy trì ID ẩn danh nhất quán qua các lần khởi động lại container. Nếu bạn không đặt và hệ thống tệp của container không thể lưu trữ tệp ID phân tích, máy chủ sẽ quay về sử dụng UUID ẩn danh xác định được tạo từ hàm băm của ZENML_STORE_URL (bản thân URL không bao giờ được gửi dưới dạng thuộc tính sự kiện).

Các tùy chọn phân tích bổ sung:

ZENML_MCP_ANALYTICS_SHUTDOWN_TIMEOUT_S — thời gian tối đa (giây) để đồng bộ xóa phân tích trong quá trình tắt máy (mặc định: 1.0)

Lưu ý về theo dõi tắt máy: Các sự kiện tắt máy được gửi đồng bộ với thời gian chờ giới hạn để đảm bảo độ tin cậy gửi tốt nhất. Tuy nhiên, nếu một container bị hủy bằng SIGKILL (ví dụ: docker kill), trình xử lý tắt máy không thể kích hoạt — đây là giới hạn của Docker/OS, không phải lỗi.

Xác thực Khởi động

Bạn có thể bật kiểm tra chẩn đoán khởi động nhẹ:

# Print warnings but start normally
uv run server/zenml_server.py --startup-validation warn

# Exit non-zero if required setup is missing (useful in Docker/CI)
uv run server/zenml_server.py --startup-validation strict

Bạn cũng có thể đặt qua biến môi trường: ZENML_MCP_STARTUP_VALIDATION=warn.

Công cụ diagnose_zenml_setup cũng có sẵn dưới dạng công cụ MCP để khắc phục sự cố thời gian chạy — nó hoạt động ngay cả khi ZenML SDK chưa được cài đặt hoặc thiếu biến môi trường.

Thiết lập Thủ công

Điều kiện Tiên quyết

Bạn cần có quyền truy cập vào máy chủ ZenML đã triển khai. Nếu chưa có, bạn có thể đăng ký dùng thử miễn phí tại ZenML Pro và chúng tôi sẽ quản lý việc triển khai cho bạn.

Mẹo: Khi đã có máy chủ ZenML, hãy xem trang Cài đặt MCP trong bảng điều khiển của bạn để có trải nghiệm thiết lập dễ dàng nhất.

Tương thích: Máy chủ MCP này đã được kiểm tra và khuyến nghị cho ZenML >= 0.93.0. Nếu bạn đang chạy phiên bản ZenML cũ hơn, vui lòng sử dụng bản phát hành trước của máy chủ MCP này.

Bạn cũng (có thể) cần cài đặt uv cục bộ. Để biết thêm thông tin, hãy xem tài liệu uv. Chúng tôi khuyến nghị cài đặt qua tập lệnh cài đặt của họ hoặc qua brew nếu dùng Mac. (Về mặt kỹ thuật, bạn không cần nó, nhưng nó giúp việc cài đặt và thiết lập dễ dàng.)

Bạn cũng cần sao chép kho lưu trữ này vào đâu đó cục bộ:

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

Tệp cấu hình MCP của bạn

Tệp cấu hình MCP là tệp JSON cho biết cách máy khách MCP kết nối với máy chủ MCP của bạn. Các máy khách MCP khác nhau sẽ sử dụng hoặc chỉ định điều này khác nhau. Hai máy khách MCP thường dùng là Claude Desktop và Cursor, chúng tôi cung cấp hướng dẫn cài đặt bên dưới.

Bạn cần chỉ định máy chủ ZenML MCP của mình theo định dạng sau:

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

Có bốn giá trị giả mà bạn cần thay thế:

đường dẫn đến uv đã cài đặt cục bộ (đường dẫn liệt kê ở trên là nơi nó sẽ nằm trên Mac nếu bạn cài đặt qua brew)
đường dẫn đến tệp zenml_server.py (đây là tệp sẽ chạy khi bạn kết nối với máy chủ MCP). Tệp này nằm trong kho lưu trữ này ở thư mục gốc. Bạn cần chỉ định đường dẫn đầy đủ chính xác đến tệp này.
URL máy chủ ZenML (đây là URL của máy chủ ZenML. Bạn có thể tìm thấy trong ZenML Cloud UI). Nó sẽ trông giống như https://d534d987a-zenml.cloudinfra.zenml.io.
khóa API máy chủ ZenML (đây là khóa API cho máy chủ ZenML. Bạn có thể tìm thấy trong ZenML Cloud UI hoặc đọc tài liệu này về cách tạo. Đối với mục đích của máy chủ ZenML MCP, chúng tôi khuyến nghị sử dụng tài khoản dịch vụ.)

Bạn có thể tự do thay đổi cách chạy tệp Python máy chủ MCP, nhưng sử dụng uv có lẽ là tùy chọn dễ nhất vì nó xử lý môi trường và cài đặt phụ thuộc cho bạn.

Cài đặt để sử dụng với Claude Desktop

Giải pháp thay thế nhanh: Sử dụng trang Cài đặt MCP trong bảng điều khiển ZenML (Cài đặt → MCP) để nhận hướng dẫn cài đặt được cấu hình sẵn và liên kết sâu cho Claude Desktop.

Bạn cần cài đặt phiên bản mới nhất của Claude Desktop.

Bạn chỉ cần mở menu Cài đặt và kéo tệp mcp-zenml.mcpb từ thư mục gốc của kho lưu trữ này vào menu và nó sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình cài đặt và thiết lập. Bạn cần thêm URL máy chủ ZenML và khóa API.

Lưu ý: Gói MCP (.mcpb) thay thế định dạng Tiện ích Mở rộng Desktop (.dxt) cũ; các tệp .dxt hiện có vẫn hoạt động trong Claude Desktop.

Tùy chọn: Cải thiện Hiển thị Đầu ra Công cụ ZenML

Để có trải nghiệm tốt hơn với kết quả công cụ ZenML, bạn có thể cấu hình Claude để hiển thị phản hồi JSON ở định dạng dễ đọc hơn. Trong Claude Desktop, vào Cài đặt → Hồ sơ, và trong phần "Claude nên cân nhắc sở thích cá nhân nào trong phản hồi?", thêm nội dung như sau (hoặc dùng chính xác những từ này!):

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!

Điều này sẽ khuyến khích Claude định dạng đầu ra công cụ ZenML dưới dạng bảng markdown, làm cho thông tin dễ đọc và hiểu hơn nhiều.

Cài đặt để sử dụng với Cursor

Giải pháp thay thế nhanh: Trang Cài đặt MCP trong bảng điều khiển ZenML (Cài đặt → MCP) có thể tạo nội dung mcp.json chính xác với thông tin xác thực của bạn được điền sẵn.

Bạn cần cài đặt Cursor.

Cursor hoạt động hơi khác so với Claude Desktop ở chỗ bạn chỉ định tệp cấu hình trên cơ sở từng kho lưu trữ. Điều này có nghĩa là nếu bạn muốn sử dụng máy chủ ZenML MCP trong nhiều kho lưu trữ, bạn cần chỉ định tệp cấu hình trong từng kho.

Để thiết lập cho một kho lưu trữ, bạn cần:

tạo thư mục .cursor trong thư mục gốc của kho lưu trữ
bên trong đó, tạo tệp mcp.json với nội dung trên
vào cài đặt Cursor và nhấp vào máy chủ ZenML để 'bật' nó.

Theo kinh nghiệm của chúng tôi, đôi khi nó hiển thị chỉ báo lỗi màu đỏ mặc dù đang hoạt động. Bạn có thể thử bằng cách trò chuyện trong cửa sổ chat Cursor. Nó sẽ cho bạn biết liệu có thể truy cập các công cụ ZenML hay không.

Ảnh Docker

Bạn có thể chạy máy chủ dưới dạng container Docker. Tiến trình giao tiếp qua stdio, vì vậy nó sẽ chờ kết nối máy khách MCP. Truyền thông tin xác thực ZenML qua biến môi trường.

Ảnh Dựng sẵn (Docker Hub)

Kéo ảnh đa kiến trúc mới nhất:

docker pull zenmldocker/mcp-zenml:latest

Các bản phát hành có phiên bản được gắn thẻ là X.Y.Z:

docker pull zenmldocker/mcp-zenml:1.0.8

Chạy với thông tin xác thực ZenML (chế độ stdio):

docker run -i --rm \
  -e ZENML_STORE_URL="https://your-zenml-server.example.com" \
  -e ZENML_STORE_API_KEY="your-api-key" \
  zenmldocker/mcp-zenml:latest

Cấu hình MCP chuẩn sử dụng Docker

{
  "mcpServers": {
    "zenml": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "ZENML_STORE_URL=https://...",
        "-e", "ZENML_STORE_API_KEY=ZENKEY_...",
        "-e", "ZENML_ACTIVE_PROJECT_ID=...",
        "-e", "LOGLEVEL=WARNING",
        "-e", "NO_COLOR=1",
        "-e", "ZENML_LOGGING_COLORS_DISABLED=true",
        "-e", "ZENML_LOGGING_VERBOSITY=WARN",
        "-e", "ZENML_ENABLE_RICH_TRACEBACK=false",
        "-e", "PYTHONUNBUFFERED=1",
        "-e", "PYTHONIOENCODING=UTF-8",
        "zenmldocker/mcp-zenml:latest"
      ]
    }
  }
}

Dựng Cục bộ

Từ thư mục gốc của kho lưu trữ:

docker build -t zenmldocker/mcp-zenml:local .

Chạy ảnh đã dựng cục bộ:

docker run -i --rm \
  -e ZENML_STORE_URL="https://your-zenml-server.example.com" \
  -e ZENML_STORE_API_KEY="your-api-key" \
  zenmldocker/mcp-zenml:local

Gói MCP (.mcpb)

Dự án này sử dụng Gói MCP (.mcpb) — kế thừa Tiện ích Mở rộng Desktop (DXT) của Anthropic. Gói MCP đóng gói toàn bộ máy chủ MCP (bao gồm phụ thuộc) vào một tệp duy nhất với cấu hình thân thiện người dùng.

Lưu ý về đổi tên: Gói MCP thay thế định dạng .dxt cũ. Claude Desktop vẫn tương thích ngược với các tệp .dxt hiện có, nhưng chúng tôi hiện phân phối mcp-zenml.mcpb và khuyến nghị sử dụng từ nay trở đi.

Tệp mcp-zenml.mcpb trong thư mục gốc của kho lưu trữ chứa mọi thứ cần thiết để chạy máy chủ ZenML MCP, loại bỏ nhu cầu về các bước cài đặt thủ công phức tạp. Điều này làm cho các tích hợp ZenML mạnh mẽ trở nên dễ tiếp cận với người dùng mà không yêu cầu chuyên môn thiết lập kỹ thuật.

Khi bạn kéo và thả tệp .mcpb vào cài đặt Claude Desktop, nó tự động xử lý:

Cài đặt phụ thuộc thời gian chạy
Quản lý cấu hình an toàn
Tương thích đa nền tảng
Quy trình thiết lập thân thiện người dùng

Để biết thêm thông tin, hãy xem thông báo của Anthropic về Tiện ích Mở rộng Desktop (DXT) và hướng dẫn đóng gói gói MCP liên quan trong tài liệu của họ: https://www.anthropic.com/engineering/desktop-extensions

Đã Xuất bản trên Sổ đăng ký MCP của Anthropic

Máy chủ MCP này được xuất bản lên Sổ đăng ký MCP chính thức của Anthropic và có thể được khám phá bởi các máy chủ tương thích. Trên mỗi bản phát hành được gắn thẻ, CI của chúng tôi cập nhật mục sổ đăng ký qua CLI mcp-publisher của sổ đăng ký bằng GitHub OIDC, vì vậy bạn có thể cài đặt hoặc khám phá Máy chủ ZenML MCP trực tiếp ở bất kỳ nơi nào sổ đăng ký được hỗ trợ (ví dụ: danh mục Tiện ích Mở rộng của Claude Desktop).

Luôn cập nhật: mục sổ đăng ký được làm mới với mỗi bản phát hành từ manifest.json và server.json của commit được gắn thẻ.
Đường dẫn cài đặt thay thế: bạn vẫn có thể cài đặt cục bộ qua gói .mcpb đã đóng gói (xem ở trên) hoặc chạy ảnh Docker.

Tìm hiểu thêm về sổ đăng ký tại đây:

Sổ đăng ký MCP của Anthropic (kho lưu trữ cộng đồng): https://github.com/modelcontextprotocol/registry