C

Claude Pytorch Treehugger

PyTorch CI/CD数据分析工具库与MCP服务
2.5分
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什么是PyTorch HUD MCP 服务器?

PyTorch HUD MCP 服务器是一个用于访问PyTorch持续集成/持续交付(CI/CD)数据的工具。它提供了对工作流、任务、测试运行以及日志的高效分析,同时支持资源利用率监控和ClickHouse数据库查询。

如何使用PyTorch HUD MCP 服务器?

安装后,您可以通过命令行添加服务并启动服务器。随后,您可以轻松访问CI/CD数据、分析日志并执行高级查询。

适用场景

适用于需要快速获取PyTorch CI/CD状态、优化资源使用以及进行大规模日志分析的开发者和运维团队。

主要功能

数据访问提供对提交、任务和测试运行的详细信息查询功能。
日志分析支持下载日志文件、提取模式、解析测试结果等功能。
资源利用率监控实时跟踪CPU、内存等资源的使用情况。
ClickHouse集成通过ClickHouse执行复杂数据分析查询。

优势与局限性

优势
高效访问PyTorch CI/CD数据
强大的日志分析能力
支持多种查询接口
实时资源监控
局限性
需要一定的Python基础
依赖外部数据库(如ClickHouse)

如何使用

安装PyTorch HUD MCP 服务器
首先通过pip安装PyTorch HUD MCP 服务器。
添加服务到MCP
使用claude命令将PyTorch HUD添加为可用服务。
启动服务器
运行pytorch_hud模块以启动MCP服务器。

使用案例

查询最近提交的状态获取最近提交的CI/CD状态及其任务统计信息。
下载任务日志将特定任务的日志保存到本地。

常见问题

如何安装PyTorch HUD MCP 服务器?
是否支持自定义查询?
需要哪些前置条件?

相关资源

PyTorch HUD GitHub仓库
官方代码仓库和文档。
ClickHouse官方文档
ClickHouse数据库使用指南。
CLAUDE协议介绍
关于CLAUDE协议的详细介绍。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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