MCP.so
ログイン

Cloudera AI MCP Server

@adfr

基本情報

カテゴリ

その他

トランスポート

stdio

作者

adfr

投稿者

Adrien Chenailler

Cloudera AI MCP Server について

概要はまだありません

Cloudera AI MCP Server の設定

標準の設定はありません

このサーバーの README には解析可能な MCP 設定ブロックが含まれていません。インストール手順はリポジトリをご確認ください。

リポジトリ

Cloudera AI MCP Server のツール

ツール一覧はまだありません

この掲載には表示できるツール一覧がまだありません。サーバーにツールがないという意味ではありません。対応機能はプロジェクトのドキュメントをご確認ください。

ツールは README から自動的に抽出されます。メンテナーは ## Tools という見出しの下に記載することで、このタブに反映できます。

概要

What is Cloudera AI MCP?

Cloudera AI MCP is a Python-based Model Context Protocol server that integrates with Cloudera Machine Learning (CML), allowing Claude to interact with CML services programmatically.

How to use Cloudera AI MCP?

Clone the repository, install dependencies with pip install -r requirements.txt, configure your CML host and API key via environment variables or code, then run ./server.py or import ClouderaMCP in your Python code. The server uses stdio transport and connects to Claude Desktop via claude_desktop_config.json.

Key features of Cloudera AI MCP

  • Upload folders while preserving directory structure
  • Create, list, and delete CML jobs
  • Retrieve project ID from a project name
  • List project files and directories
  • Manage ML models, deployments, and experiments
  • Create and manage CML applications

Use cases of Cloudera AI MCP

  • Automate folder uploads and job creation from Claude
  • Query and manage ML experiments and model deployments
  • List and clean up jobs across a CML project
  • Integrate CML project management into conversational workflows

よくある質問

1

What are the runtime requirements?

Python 3.8+ and the `requests`, `pathlib`, `python-dotenv`, and `mcp[cli]` packages.

2

What transports and authentication does it use?

The server uses stdio transport by default. Authentication requires a CML API key, provided via environment variables or configuration.

コメント

「その他」の他のコンテンツ