Dpdispatcher MCP Server

🚀 分散器 MCP 服務器

本項目是一個藉助 dpdispatcher 庫包裝的 MCP（模型上下文協議）服務器。它能讓語言模型或其他 MCP 客戶端在本地機器，或是支持 dpdispatcher 的 HPC 集群上提交併管理計算任務，為計算任務的處理提供了便捷途徑。

🚀 快速開始

安裝

1. 先決條件：
   • 需安裝 Python 3.x。
   • 安裝 dpdispatcher 庫，可使用命令 pip install dpdispatcher。
   • 安裝 mcp 庫，命令為 pip install mcp。
   • 安裝 anyio 庫，使用命令 pip install anyio。
2. 克隆/放置文件：要保證 fast_server.py 和 job_manager.py（以及 __init__.py）存於同一目錄，例如 dispatcher_mcp_server。
3. 配置 dpdispatcher：若要提交任務到遠程 HPC 或 Bohrium，需確保 dpdispatcher 自身配置正確，比如配置好 SSH 密鑰、Bohrium 憑據等。

運行服務器

進入包含 dispatcher_mcp_server 的父目錄，然後運行以下命令：

python dispatcher_mcp_server/fast_server.py

服務器啟動後會通過標準輸入輸出進行監聽。

與 MCP 客戶端的集成（例如，Cline）

在客戶端的 MCP 設置裡添加如下配置（以 Cline 的 mcp_settings.json 為例），並按需調整路徑：

{
  "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
    }
  }
}

重新啟動客戶端以加載服務器。

✨ 主要特性

• 通過標準 MCP 工具公開 dpdispatcher 功能。
• submit_job：可提交新的計算任務。
• query_status：能檢查已提交任務的狀態。
• cancel_job：可嘗試取消正在運行或排隊的任務。
• fetch_result：能檢索已完成任務的結果文件路徑。
• 包含 MCP 資源和提示，可指導交互式任務配置。
• 支持標準輸入輸出傳輸（stdio），用於本地集成（例如，與 Cline 一起使用）。

💻 使用示例

使用 MCP 客戶端與服務器進行交互。您既可以直接調用 submit_job 工具，並提供必要的參數（機器配置、資源配置、任務細節），也能使用 configure_job 提示引導 LLM 進行交互式配置過程。此外，還有可用的輔助資源，例如 dpd://examples/machine/{type} 可供上下文參考。