尼菲麦普

NiFi MCP（模型上下文协议）

此仓库包含NiFi MCP项目。该项目提供了一个聊天界面，允许用户通过自然语言查询与Apache NiFi实例进行交互。该系统使用大型语言模型（LLM）集成自定义工具（MCP工具），这些工具可以与NiFi API通信以检索信息、记录流程，并对NiFi组件执行创建和操作。

它已在Nifi版本1.23和1.28上进行了测试，但假设Nifi REST API保持一致的情况下，可能在其他版本上也能工作。尽管功能强大，你会发现所使用的LLM模型类型会对如何遵循你的指令产生很大影响。我发现o4-mini和gpt-4.1表现良好。

其读取和记录现有流程的能力非常好。其创建新流程和修改现有流程的能力尚可，但通常需要多次迭代和一些用户帮助。我未来的计划是改进这些工具以提高这方面的能力。我还可能会引入一些工具来帮助它自行调试流程。

示例对话

• 根据规格构建新流程 - 查看系统如何从需求开始创建完整的NiFi流程
• 调试现有流程 - 观察系统诊断并修复现有流程中的问题

最近更新

有关最新更新和发行说明，请参阅GitHub发布页面。

发展路线图

我未来的工作重点是提高工具的准确性和效率（减少实现目标所需的令牌数量）。为此，我将专注于引入指导性工作流，这可以提供更细粒度的步骤控制和质量控制，这可能也会导致能够使用较不强大的且成本较低的LLM同时改善结果。我认为创建新流程和记录大规模流程将特别受益于这一点。

之后，我将考虑支持更多模型。我要说的是，由于Gemini使用了protobuf，其支持比预期的要困难得多，这减缓了我的发展进度，因此出于这个原因，我现在将推迟添加其他模型。

安装指南

注意： 在拉取新版本后也应遵循这些步骤，因为可能存在新的包要求。

为了设置开发环境并安装所有依赖项，请按照以下步骤操作：

1. 克隆仓库：

   git clone git@github.com:ms82119/NiFiM
   cd NiFiMCP
   

2. 设置虚拟环境： 建议使用虚拟环境来管理依赖项。你可以使用venv创建一个：

   python3 -m venv .venv
   

3. 激活虚拟环境：

   • 在macOS和Linux上：

     source .venv/bin/activate
     

   • 在Windows上：

     .venv\Scripts\activate
     

4. 安装依赖项： 使用uv基于pyproject.toml和uv.lock安装依赖项：

   uv sync
   

5. 更新config.yaml文件，填写你的Nifi详细信息和LLM API密钥 使用config.example.yaml作为格式和结构的参考

6. 运行MCP服务器： 启动MCP服务器：

   uvicorn nifi_mcp_server.server:app --reload --port 8000
   

7. 运行Streamlit客户端： 启动Streamlit客户端：

   python -m streamlit run nifi_chat_ui/app.py
   

使用提示

有关详细的使用信息、技巧和UI功能，请参阅使用指南。

运行自动化测试

有关全面的测试信息和示例，请参阅测试指南。