带有 MCP 支持的 PyTorch HUD API

一个 Python 库和 MCP 服务器，用于与 PyTorch HUD API 交互，提供对 CI/CD 数据、作业日志和分析的访问。

概述

本项目提供 PyTorch CI/CD 分析的工具，包括：

• 工作流、作业和测试运行的数据访问
• 用于大型 CI 日志的高效日志分析
• 用于分析的 ClickHouse 查询集成
• 资源利用率指标

用法（面向人类）

# 从 GitHub 仓库安装
pip install git+https://github.com/izaitsevfb/claude-pytorch-treehugger.git

claude mcp add hud pytorch-hud

开发

# 安装依赖 (如果不是通过 pip 安装)
pip install -r requirements.txt

# 启动 MCP 服务器
python -m pytorch_hud

主要特性

数据访问

• get_commit_summary: 基本的提交信息，不包含作业
• get_job_summary: 聚合的作业状态计数
• get_filtered_jobs: 通过状态/工作流/名称过滤的作业
• get_failure_details: 包含详细失败信息的失败作业
• get_recent_commit_status: 最近提交的状态，包含作业统计信息

日志分析

• download_log_to_file: 将日志下载到本地存储
• extract_log_patterns: 查找错误、警告等
• extract_test_results: 解析测试执行结果
• filter_log_sections: 提取特定的日志部分
• search_logs: 跨多个日志搜索

开发

# 运行测试
python -m unittest discover test

# 类型检查
mypy -p pytorch_hud -p test

# 代码检查
ruff check pytorch_hud/ test/

文档

• CLAUDE.md: 详细用法、代码风格和实现说明
• mcp-guide.md: 通用 MCP 协议信息

许可证

MIT