NiFi MCP (Model Context Protocol)
本仓库包含 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。系统使用了一个集成自定义工具（MCP Tools）的大型语言模型（LLM），这些工具可以与 NiFi API 通信，以检索信息、记录流程、以及对 NiFi 组件执行操作。
该项目已在 NiFi 1.23 和 1.28 版本上进行了测试，但假设 NiFi REST API 保持一致，它也可能适用于其他版本。虽然功能相当完善，但你会发现所使用的 LLM 模型类型会对其遵循指令的效果产生很大影响。我个人发现
o4-mini 和 gpt-4.1 表现良好。该系统在读取和记录现有流程方面表现非常出色。在创建新流程和修改现有流程方面的表现尚可，但通常需要多次迭代和一些用户帮助。我未来的计划是优化工具以改进这一方面。此外，我可能还会引入一些工具来帮助系统自行调试流程。
其他使用说明
顶部的文本框“Define the overall objective for this session”是可选的，如果你在这里输入内容，它将被附加到每个 LLM 请求的系统提示中。建议在此处包含你希望 LLM 操作的进程组 ID，或者将目标保持在 LLM 的前沿和中心。
每次 LLM 响应后的令牌计数值得关注，因为它会随着对话历史的增加而增长。你可能需要时不时地重置对话历史（侧边栏中的按钮）。
LLM 的响应可以通过响应下方的白色图标复制到剪贴板，侧边栏中还有一个按钮可以复制完整的对话。
“Tool Phase filter”下拉菜单允许你在不同的工作阶段向 LLM 暴露不同的工具。例如，如果你只想让它记录流程，可以将下拉菜单设置为“Review”，这样它只会使用读取工具，而不是写入工具。
安装说明
要设置开发环境并安装所有依赖项，请按照以下步骤操作：
- 克隆仓库：
- 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创建一个虚拟环境：
- 激活虚拟环境：
- 在 macOS 和 Linux 上：
- 在 Windows 上：
- 安装依赖项：
使用
uv根据pyproject.toml和uv.lock安装依赖项：
- 更新
config.yaml文件，填写你的 NiFi 详细信息和 LLM API 密钥： 以config.example.yaml为参考，确保格式和结构正确。
- 运行 MCP 服务器： 使用以下命令启动 MCP 服务器：
- 运行 Streamlit 客户端： 使用以下命令启动 Streamlit 客户端：
运行自动化测试
项目中包含一个测试脚本，用于通过 REST API 验证 NiFi MCP 工具的核心功能。
- 确保 MCP 服务器正在运行： 按照安装说明中的步骤 6 启动服务器：
- 设置目标 NiFi 实例 ID：
测试脚本需要知道要针对哪个配置的 NiFi 服务器实例。将
NIFI_TEST_SERVER_ID环境变量设置为config.yaml中所需服务器的id。 - 在 macOS/Linux 上：
- 在 Windows（命令提示符）上：
- 在 Windows（PowerShell）上：
将
"your_nifi_server_id_here" 替换为实际的 ID。- 运行测试脚本： 从项目根目录执行脚本：
脚本将输出日志，指示每个步骤的进度和成功或失败。它将在目标 NiFi 实例上创建并清理一个名为
mcp-auto-test-pg-... 的进程组。- Author:waytomcp
- URL:https://www.waytomcp.com/article/ms82119/NiFiMCP
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