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Pulse Workflow MCP

MCP Server

Pulse Workflow MCP Server 是一个模型上下文协议服务器,允许Claude Code直接交互和修改Pulse工作流,适用于工作流浏览、创建、编辑和发布等操作。

工具数

24

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
工作流管理自动化PythonClaudeAPI密钥Claude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Pulse-Intelligence

提供方

Pulse-Intelligence

最后核验

2026/5/17 20:20

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uvx pulse-workflow-mcp install-skills

详细介绍

Pulse工作流MCP服务器

MCP(模型上下文协议)服务器,使Claude Code能够直接与Pulse工作流交互和修改Pulse工作流。

概述

此MCP服务器将Pulse工作流操作作为工具公开,允许您:

  • 浏览并选择 从可用的Pulse应用程序
  • 发现 运行时可用的节点类型、模型、工具和数据集
  • 创建 从头开始开发新的工作流应用程序
  • 查看和导航工作流结构
  • 添加、编辑和删除节点
  • 创建和删除节点之间的连接
  • 发布工作流
  • 运行单个节点进行测试
  • 管理工作流功能和变量

安装

快速入门(推荐)

无需安装-使用 uvx 直接运行:

# Install Claude Code skills (one-time setup)
uvx pulse-workflow-mcp install-skills

来自PyPI

pip install pulse-workflow-mcp

# Or with uv
uv pip install pulse-workflow-mcp

为了发展

git clone https://github.com/Pulse-Intelligence/pulse-workflow-mcp.git
cd pulse-workflow-mcp
uv pip install -e ".[dev]"

技能

此软件包包括用于指导工作流开发的Claude Code技能:

技能描述
/pulse概述和可用命令
/pulse-create根据描述创建新工作流
/pulse-edit编辑现有工作流
/pulse-publish验证并发布工作流

安装技能 ~/.claude/skills/:

# Using uvx (no installation required)
uvx pulse-workflow-mcp install-skills
uvx pulse-workflow-mcp install-skills --force  # Overwrite existing
uvx pulse-workflow-mcp uninstall-skills        # Remove skills

# Or if installed via pip
pulse-workflow-mcp install-skills

配置

设置以下环境变量:

export PULSE_API_URL="http://localhost:5001"  # Pulse instance URL
export PULSE_API_KEY="your-api-key"           # Console API key
export PULSE_APP_ID="your-app-id"             # Optional: default app ID

获取API密钥

最简单的方法是通过Pulse工作流编辑器:

  1. 在Pulse中打开任何工作流
  2. 点击“连接克劳德代码”按钮
  3. 模式将为您生成一个令牌

应用程序ID(可选)

PULSE_APP_ID 现在是 可选的。您可以:

  • 将其设置为始终与特定应用程序一起工作
  • 将其留空并使用 list_apps + select_app 运行时可选择的工具

查看工作流时,应用程序ID位于URL中:

https://your-pulse.com/app/abc123def456/workflow
                        ^^^^^^^^^^^^
                        This is your app ID

使用Claude代码

推荐配置(uvx)

添加 ~/.claude.json -无需安装:

{
  "mcpServers": {
    "pulse-workflow": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pulse-workflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "PULSE_API_URL": "http://localhost:5001",
        "PULSE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

替代方案:直接命令

如果通过pip安装:

{
  "mcpServers": {
    "pulse-workflow": {
      "command": "pulse-workflow-mcp",
      "env": {
        "PULSE_API_URL": "http://localhost:5001",
        "PULSE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

使用默认应用程序ID

如果你总是使用一个应用程序,请添加 PULSE_APP_ID:

{
  "mcpServers": {
    "pulse-workflow": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pulse-workflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "PULSE_API_URL": "http://localhost:5001",
        "PULSE_API_KEY": "your-api-key",
        "PULSE_APP_ID": "your-app-id"
      }
    }
  }
}

用法

配置后,在克劳德代码中:

> List my workflow apps

Claude will use: list_apps with mode="workflow"

> Select app abc123def456

Claude will use: select_app

可用工具

应用程序操作

工具说明
list_apps列出可用的Pulse应用程序(按模式、名称筛选)
select_app选择一个应用程序进行后续操作
create_app创建新的工作流或聊天应用程序

发现操作

工具说明
list_node_types列出所有具有默认配置的可用节点类型
get_node_schema获取特定节点类型的详细架构
list_tool_providers列出可用的工具/插件提供商
list_tools列出提供者提供的具有输入/输出模式的工具
list_models列出可用的AI模型(LLM、嵌入等)
list_datasets列出可用的知识库数据集

节点操作

工具说明
add_node向工作流添加新节点
edit_node修改现有节点
delete_node删除节点及其连接
get_node获取特定节点的详细信息
list_nodes列出所有节点(可选按类型筛选)

边缘操作

工具说明
connect_nodes在两个节点之间创建连接
disconnect_nodes删除节点之间的连接
list_edges列出工作流中的所有边

工作流操作

工具说明
view_workflow查看完整的工作流结构
publish_workflow将草稿发布为新版本
validate_workflow检查工作流程是否有错误/警告
run_node执行单个节点进行测试

特征操作

工具说明
get_features获取工作流功能配置
update_features更新工作流功能
get_variables获取环境和对话变量

例子

列出并选择应用程序

> Show me my workflow apps

Claude will use: list_apps with mode="workflow"
Returns: List of apps with IDs, names, and modes

> Select the "Customer Support" app

Claude will use: select_app with the app ID

查看当前工作流

> Show me the current workflow

Claude will use: view_workflow

添加LLM节点

> Add an LLM node called "Summarizer" that summarizes user input.
  Connect it after the Start node.

Claude will:
1. Use list_nodes to find the Start node ID
2. Use add_node with after_node_id to create and connect the LLM node

构建RAG管道

> Create a RAG pipeline that:
  1. Retrieves from my knowledge base (dataset ID: abc123)
  2. Uses GPT-4 to answer based on the context
  3. Returns the response to the user

Claude will:
1. add_node (knowledge-retrieval)
2. add_node (llm with context)
3. connect_nodes appropriately

发布版本

> Publish this workflow as version 1.0

Claude will use: publish_workflow with name="v1.0"

从头开始创建工作流(发现流)

> Create a new customer support workflow with an LLM that responds to questions

Claude will:
1. create_app to create a new workflow app
2. list_node_types to discover available nodes
3. get_node_schema("llm") to understand LLM node config
4. list_models to discover available AI models
5. add_node to add the LLM node with proper config
6. connect_nodes to wire up the flow
7. validate_workflow to check for errors

配置知识检索节点

> Add knowledge retrieval from my product docs

Claude will:
1. list_datasets to find available knowledge bases
2. get_node_schema("knowledge-retrieval") to get config schema
3. add_node with the discovered dataset ID

支持的节点类型

类别节点类型
控制开始、结束、回答、if-else、迭代、循环
人工智能llm、知识检索、问题分类器、参数提取器
变换代码、模板转换、变量分配器、变量聚合器、文档提取器、列表过滤器、分配器
外部的http请求,工具

资源

服务器提供以下MCP资源:

  • pulse://workflow/current -当前工作流程为JSON
  • pulse://workflow/node-types -可用节点类型架构
  • pulse://workflow/summary -人类可读的工作流程摘要

提示

可用的MCP提示:

  • workflow_context -当前工作流的完整上下文
  • discovery_workflow -从头开始构建的强制性发现工作流程
  • add_rag_pipeline -用于添加RAG管道的模板
  • add_llm_chain -用于添加LLM处理链的模板

发展

# Clone and install
git clone https://github.com/Pulse-Intelligence/pulse-workflow-mcp.git
cd pulse-workflow-mcp
uv pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest tests/

# Run linter
ruff check .

# Run server locally
export PULSE_API_URL="http://localhost:5001"
export PULSE_API_KEY="your-api-key"
pulse-workflow-mcp

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Claude Code CLI                          │
│  > "Add an LLM node that summarizes user input"             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              │ MCP Protocol (stdio)
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Pulse MCP Server                           │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐   │
│  │   Tools     │ │  Resources  │ │    Prompts          │   │
│  │ - list_apps │ │ - workflow  │ │ - workflow_context  │   │
│  │ - add_node  │ │ - node_types│ │ - add_rag_pipeline  │   │
│  │ - edit_node │ │ - summary   │ │ - add_llm_chain     │   │
│  │ - connect   │ │             │ │                     │   │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              │ REST API
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Pulse Backend                             │
│   /apps (GET)                                               │
│   /apps/{id}/workflows/draft (GET/POST)                     │
│   /apps/{id}/workflows/publish (POST)                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

错误处理

服务器处理常见错误:

  • 工作流不同步错误:检测到并发编辑-刷新并重试
  • PulseClient错误:API错误,状态代码和消息
  • 未选择应用程序:使用 list_appsselect_app 选择应用程序

许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

工作流管理自动化PythonClaudeAPI密钥本地部署模型上下文协议ClaudeCode集成自动化工具

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

api-key

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

24

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdioapi-key部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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