Dpdispatcher MCP Server

🚀 分散器 MCP サーバ

dpdispatcher ライブラリでラッピングされた MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバです。言語モデルや他の MCP クライアントが、ローカルマシンまたは dpdispatcher をサポートする HPC クラスタ上で計算タスクを送信および管理できるようにします。

✨ 主な機能

• 標準の MCP ツールを通じて dpdispatcher の機能を公開します。
• submit_job：新しい計算タスクを送信します。
• query_status：送信済みタスクの状態を確認します。
• cancel_job：実行中または待機中のタスクをキャンセルしようとします。
• fetch_result：完了したタスクの結果ファイルのパスを取得します。
• MCP リソースとヒントを含み、対話型タスクの設定をガイドします。
• 標準入出力転送（stdio）をサポートし、ローカルでの統合（例：Cline との使用）に対応しています。

📦 インストール

1. 前提条件：

   • Python 3.x
   • dpdispatcher ライブラリがインストールされていること (pip install dpdispatcher)
   • mcp ライブラリがインストールされていること (pip install mcp)
   • anyio ライブラリがインストールされていること (pip install anyio)

2. ファイルのクローン/配置：fast_server.py と job_manager.py（および __init__.py）が同じディレクトリ（例：dispatcher_mcp_server）にあることを確認してください。

3. dpdispatcher の設定：リモート HPC または Bohrium にタスクを送信する場合は、dpdispatcher 自体が正しく設定されていることを確認してください（例：SSH キー、Bohrium の認証情報）。

🚀 クイックスタート

dispatcher_mcp_server を含む親ディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行します。

python dispatcher_mcp_server/fast_server.py

サーバが起動し、標準入出力を介してリッスンします。

📚 ドキュメント

MCP クライアントとの統合（例：Cline）

クライアントの MCP 設定（例：Cline の場合は mcp_settings.json）に以下の設定を追加し、必要に応じてパスを調整してください。

{
  "mcpServers": {
    "dispatcher-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "dispatcher_mcp_server/fast_server.py"
      ],
      "cwd": "/path/to/parent/directory/containing/dispatcher_mcp_server",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/parent/directory/containing/dispatcher_mcp_server"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}

クライアントを再起動してサーバを読み込みます。

使用方法

MCP クライアントを使用してサーバと対話します。必要なパラメータ（マシン設定、リソース設定、タスク詳細）を指定して submit_job ツールを直接呼び出すか、configure_job ヒントを使用して LLM による対話型設定プロセスをガイドすることができます。また、コンテキスト参照用に dpd://examples/machine/{type} などの補助リソースも利用可能です。