Dispatcher MCP 服务器

一个 MCP (模型上下文协议) 服务器，它充当 dpdispatcher 库的包装器。它允许语言模型或其他 MCP 客户端在本地机器或 dpdispatcher 支持的 HPC 集群上提交和管理计算任务。

特性

• 通过标准 MCP 工具公开 dpdispatcher 功能。
• submit_job: 提交新的计算任务。
• query_status: 检查已提交任务的状态。
• cancel_job: 尝试取消正在运行或排队的任务。
• fetch_result: 检索已完成任务的结果文件路径。
• 包含 MCP 资源和提示，以指导交互式任务配置。
• 支持用于本地集成的 stdio 传输（例如，与 Cline 集成）。

设置

1. 先决条件:

   • Python 3.x
   • 已安装 dpdispatcher 库 (pip install dpdispatcher)
   • 已安装 mcp 库 (pip install mcp)
   • 已安装 anyio 库 (pip install anyio)

2. 克隆/放置文件: 确保 fast_server.py 和 job_manager.py (以及 __init__.py) 位于一个目录中（例如，dispatcher_mcp_server）。

3. 配置 dpdispatcher: 如果提交到远程 HPC 或 Bohrium，请确保 dpdispatcher 本身已正确配置（例如，SSH 密钥、Bohrium 凭据）。

运行服务器

导航到包含 dispatcher_mcp_server 的父目录并运行：

python dispatcher_mcp_server/fast_server.py

服务器将启动并通过 stdio 监听。

与 MCP 客户端集成（例如，Cline）

将以下配置添加到客户端的 MCP 设置（例如，Cline 的 mcp_settings.json），根据需要调整路径：

{
  "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
    }
  }
}

重启客户端以加载服务器。

用法

使用 MCP 客户端与服务器交互。您可以直接调用 submit_job 等工具，提供必要的参数（机器配置、资源配置、任务详细信息），或者使用 configure_job 提示来指导 LLM 完成交互式配置过程。辅助资源（如 dpd://examples/machine/{type}）可用于提供上下文。