AI导哈

工作流调试服务器

Temporal MCP Server是一个用于调试Temporal工作流的服务器，通过提供工作流检查和历史事件查询功能，支持LLM辅助调试。

  • by kk-kd
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 kk-kd/temporal-mcp

使用说明

临时MCP服务器

用于调试时态工作流的MCP（模型上下文协议）服务器。此服务器通过公开Temporal工作流检查工具启用LLM辅助调试。

特性

  • list_workflows -使用可选查询筛选器列出工作流执行情况
  • 描述工作流 -获取特定工作流的详细信息
  • get_workflow_history -获取事件历史记录以进行调试

需求

  • Python 3.11+
  • 紫外线 用于依赖关系管理
  • 正在运行的临时服务器（本地或云）

安装

# Clone the repository
git clone <repo-url>
cd temporal-mcp

# Create virtual environment and install
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"

配置

设置环境变量以配置时态连接：

变量 描述 默认值
TEMPORAL_ADDRESS 临时服务器地址 localhost:7233
TEMPORAL_NAMESPACE 时态命名空间 default
TEMPORAL_TLS_CERT TLS证书的路径（适用于云） -
TEMPORAL_TLS_KEY TLS密钥路径（适用于云） -
TEMPORAL_API_KEY API密钥（用于云） -

码头工人

连接到临时服务器

如果您正在运行Temporal（本地或远程）：

# Connect to Temporal on host machine
docker compose up

# Or specify a custom address
TEMPORAL_ADDRESS=my-temporal:7233 docker compose up

连接到Temporal Cloud

对于具有mTLS证书的Temporal Cloud：

# Place your certificates in a certs/ directory, then:
docker compose up
# After uncommenting the TLS environment variables in docker-compose.yml

或者使用API密钥：

TEMPORAL_ADDRESS=your-ns.tmprl.cloud:7233 \
TEMPORAL_NAMESPACE=your-ns \
TEMPORAL_API_KEY=your-key \
docker compose up

本地开发（无Docker）

直接用Python安装并运行：

对于Temporal Cloud，设置适当的环境变量：

export TEMPORAL_ADDRESS="your-namespace.tmprl.cloud:7233"
export TEMPORAL_NAMESPACE="your-namespace"
export TEMPORAL_API_KEY="your-api-key"

或者使用TLS证书：

export TEMPORAL_ADDRESS="your-namespace.tmprl.cloud:7233"
export TEMPORAL_NAMESPACE="your-namespace"
export TEMPORAL_TLS_CERT="/path/to/cert.pem"
export TEMPORAL_TLS_KEY="/path/to/key.pem"

用法

带光标

添加到光标MCP设置(~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "temporal": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "temporal-mcp"],
      "cwd": "/path/to/temporal-mcp",
      "env": {
        "TEMPORAL_ADDRESS": "localhost:7233",
        "TEMPORAL_NAMESPACE": "default"
      }
    }
  }
}

独立

temporal-mcp

可用工具

list_workflows

列出带有可选筛选的工作流执行情况。

list_workflows(query="", limit=10)
  • query：可选的时态列表过滤器语法（例如。， WorkflowType="MyWorkflow" AND ExecutionStatus="Running")
  • limit：要返回的最大工作流数（默认值10，最大值100）

描述工作流

获取特定工作流的详细信息。

describe_workflow(workflow_id, run_id="")
  • workflow_id：要描述的工作流ID
  • run_id：可选运行ID（如果未指定，则使用最新的）

get_workflow_history

获取工作流执行的事件历史记录。

get_workflow_history(workflow_id, run_id="", max_events=100)
  • workflow_id：工作流ID
  • run_id：可选运行ID（如果未指定，则使用最新的）
  • max_events：要返回的最大事件数（默认值100，最大值1000）

发展

设置

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"

命令

# Format code
black src tests

# Lint
ruff check src tests

# Type check
mypy src

# Run tests
pytest

# Run all checks
black src tests && ruff check src tests && mypy src && pytest

项目结构

temporal-mcp/
├── pyproject.toml          # Project config and dependencies
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml       # Docker setup for MCP server
├── README.md
├── src/temporal_mcp/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py           # MCP server and tool definitions
│   ├── client.py           # Temporal client wrapper
│   ├── config.py           # Environment-based configuration
│   └── models.py           # Pydantic models
├── tests/
│   ├── conftest.py         # Test fixtures
│   ├── test_config.py
│   ├── test_client.py
│   └── test_server.py
└── docs/
    └── PLAN.txt

许可证

麻省理工学院

相关 MCP