ms82119/nifimcp

#NiFi MCP (モデルコンテキストプロトコル)

このリポジトリには、NiFi MCP プロジェクトが含まれています。 2つの方法で使用できます。

• Cursor AI、Claudeコード、Antigravity等のような用具がstdioによって接続できる明白なMCPサーバーとして
• または、ブラウザから接続できる組み込み(このリポジトリに含まれている)チャットボットで。

どちらのアプローチでも、自然言語を使って Apache NiFi インスタンスとやり取りすることができます。 現在、ニフィの流れを文書化し、構築、更新、実行、デバッグ、および30種類のツールがあります。 Nifiバージョン1.23と1.28でテストされていますが、Nifi REST Apiを想定して2.xなどの他のバージョンで動作するはずです。

組み込みのチャットボットは、独自のLM APIキーを供給する必要があります。より良いモデルはより良い結果を与え、より高いトークンコンテキストを選択することもできます。 しかし、オートモードでのカーソーAIを使って最高のパフォーマンスと結果が得られます。 自分のチャットボットで構築できるよりもはるかに優れたインターフェイスであることが判明しました。 そのため、他のオプションがない場合、組み込みのチャットボットのみをお勧めします。

##例 会話例 (組み込みチャットボットの使用)

NiFi MCP (Model Context Protocol)

This repository contains the NiFi MCP project. It can be used in two ways, either:

• As a plain MCP Server that tools like Cursor AI, Claude Code, Antigravity etc. can connect to via stdio
• Or, with a built-in (contained in this repo) chat bot that you can connect to from your browser.

Either approach allows you to interact with Apache NiFi instances using natural language. There are currently around 30 tools available, covering building, updating, running, debugging, and documenting nifi flows. This has been tested with Nifi versions 1.23 and 1.28, but should work on other versions like 2.x assuming the Nifi REST Api stays consistent.

The built-in chat bot requires you to supply your own LLM API keys, better models give better results and selecting higher token context can help too. I have however found that using Cursor AI in Auto mode gives the best performance and results. It turned out to be a much better interface than I could build with my own chat bot. So I only recommend the built-in chat bot if you have no other options.

Example Conversations (Using built-in chat bot)

• Build A New Flow From A Spec - See how the system creates a complete NiFi flow from requirements
• Debug An Existing Flow - Watch the system diagnose and fix issues in an existing flow

Recent Updates

Version 2.0 - Major UI Overhaul

• Added direct MCP server support for IDE’s like Cursor AI (best option)
• Enhanced the built in chatbot
  • Migrated from Streamlit to FastAPI/JavaScript client for improved performance and user experience
  • Enhanced real-time WebSocket communication for better workflow status updates
  • Improved message handling and duplicate message prevention
  • Modern, responsive UI with better accessibility and mobile support
  • Added a new workflow “Flow Documentation” to help generate better documentation about a flow

For the latest updates and release notes, see the GitHub Releases page.

Setup Instructions

Note: These instructions should also be followed after pulling a new version as there may be new package requirements.

Common Setup Steps (All Versions)

1. Clone the Repository:

   git clone [email protected]:ms82119/NiFiMCP.git
   cd NiFiMCP
   

2. Set Up a Virtual Environment: It’s recommended to use a virtual environment to manage dependencies. You can create one using venv:

   python3 -m venv .venv
   

3. Activate the Virtual Environment:

   • On macOS and Linux:

     source .venv/bin/activate
     

   • On Windows:

     .venv\Scripts\activate
     

4. Install Dependencies: Use uv to install dependencies based on pyproject.toml and uv.lock:

   uv sync