MLflow MCP Server: Natural Language Interface for MLflow

关于 MLflow MCP Server

这是一个对接 MLflow 的 MCP（Model Context Protocol）服务器，让你用自然语言直接查询实验、运行记录、模型版本和参数指标，无需记住 CLI 命令或 API 拼写。

能做什么

• 用口语化提问检索实验（Experiment）和运行（Run），例如"上周准确率最高的 run 是哪个"。
• 查看参数（params）、指标（metrics）、标签（tags）和工件（artifacts）信息。
• 浏览已注册的模型（Registered Model）及其版本阶段。
• 在配置好写入权限的前提下，登记新实验或记录指标。

接入与密钥

• 在 MCP 客户端中以 stdio 或 HTTP/SSE 方式启动该服务器进程。
• 需要指向一个可用的 MLflow Tracking Server 地址（本地 mlruns、远程 Tracking Server 或 Databricks 托管实例均可）。
• 通常需要配置 MLFLOW_TRACKING_URI；访问远程或带认证的服务时还需提供访问令牌或用户名密码，例如 MLFLOW_TRACKING_USERNAME / MLFLOW_TRACKING_PASSWORD，或 Databricks 场景下的 DATABRICKS_TOKEN。
• 是否真正需要密钥取决于后端 MLflow 是否开启了认证：本地默认部署通常无需密钥，公网或团队共享实例则几乎一定要配。

提示：详细的环境变量和启动方式请参考 MLflow 官方文档。