tcs_mcp_claude
MCP server that integrates Claude with the Kyushu University supercomputer Genkai's TCS (PJM) job scheduler. It enables natural language control of job submission, status monitoring, deletion, resource queries, and reading output files.
README
tcs_mcp_claude
九州大学スーパーコンピュータ玄界の TCS(Fujitsu PRIMEHPC JobScheduler / PJM)を Claude から操作するための Model Context Protocol (MCP) サーバー。
Claude Code と統合することで、ジョブの投入・状態確認・削除・リソース照会・出力ファイルの読み取りを自然言語で行えるようになる。
提供ツール
| ツール | 対応コマンド | 説明 |
|---|---|---|
submit_job |
pjsub |
ジョブスクリプトを投入してジョブ ID を返す |
list_jobs |
pjstat |
実行中・キュー待ちジョブの一覧(履歴も取得可) |
get_job_status |
pjstat <id> |
特定ジョブの状態確認 |
delete_job |
pjdel |
ジョブの削除・キャンセル |
get_resource_groups |
pjstat --rsc |
利用可能なリソースグループの一覧 |
get_quota_limits |
pjstat --limit |
クォータ・上限値の確認 |
generate_job_template |
— | Genkai 向けジョブスクリプトのテンプレート生成 |
list_resource_groups |
— | Genkai の既知リソースグループ一覧 |
list_files |
— | 作業ディレクトリのファイル一覧 |
read_file |
— | テキストファイルの内容を読み取り |
read_job_output |
— | ジョブの標準出力・エラーファイルを読み取り |
利用形態
シナリオ A(推奨): 玄界のログインノード上で Claude Code を直接実行
[玄界ログインノード]
Claude Code → tcs-mcp (stdio) → pjsub/pjstat/pjdel
シナリオ B: ローカル PC から SSH 経由でサーバープロセスを玄界で動かす
[ローカル PC] [玄界ログインノード]
Claude Code → SSH トンネル → tcs-mcp (stdio) → pjsub/pjstat/pjdel
シナリオ C: ローカル PC に MCP サーバーを置き、SSH で玄界へ接続
[ローカル PC]
Claude Code → tcs-mcp (SSH モード) → SSH → pjsub/pjstat/pjdel [玄界]
インストール
前提条件
- Python 3.11 以上(玄界では miniforge3 を推奨)
- 玄界アカウントと PJM コマンド(
/usr/local/bin/pjsub等)へのアクセス
手順(玄界ログインノード上)
# miniforge 環境をアクティベート
source ~/miniforge3/bin/activate
# このリポジトリをクローン
git clone git@github.com:exthnet/tcs_mcp_claude.git
cd tcs_mcp_claude
# パッケージをインストール(開発モード)
pip install -e .
# インストール確認
tcs-mcp --help
Claude Code への登録
シナリオ A / B(玄界上で tcs-mcp を動かす場合)
プロジェクトルートの .mcp.json がそのまま使えます(Claude Code を tcs_mcp_claude/ ディレクトリで起動した場合に自動読み込み)。
{
"mcpServers": {
"tcs": {
"type": "stdio",
"command": "/home/pj24001603/ku40000105/miniforge3/bin/tcs-mcp",
"env": {
"TCS_MODE": "local",
"TCS_WORK_DIR": "/home/pj24001603/ku40000105/work"
}
}
}
}
別のディレクトリで Claude Code を使う場合は、~/.claude/ 以下に .mcp.json を置くか、claude mcp add コマンドで追加してください。
シナリオ B(ローカル PC から SSH トンネル経由)
ローカル PC の .mcp.json または Claude Code の MCP 設定に追加:
{
"mcpServers": {
"tcs": {
"type": "stdio",
"command": "ssh",
"args": [
"-i", "~/.ssh/id_rsa_genkai",
"ku40000105@genkai.cc.kyushu-u.ac.jp",
"/home/pj24001603/ku40000105/miniforge3/bin/tcs-mcp"
]
}
}
}
シナリオ C(ローカル PC に MCP サーバーをインストール、SSH で玄界へ)
ローカル PC にもパッケージをインストールし、SSH モードで起動:
{
"mcpServers": {
"tcs": {
"type": "stdio",
"command": "tcs-mcp",
"env": {
"TCS_MODE": "ssh",
"TCS_SSH_HOST": "genkai.cc.kyushu-u.ac.jp",
"TCS_SSH_USER": "ku40000105",
"TCS_SSH_KEY_FILE": "~/.ssh/id_rsa_genkai"
}
}
}
}
設定
環境変数または .env ファイル(.env.example を参照)で設定します。
| 変数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
TCS_MODE |
local |
実行モード: local または ssh |
TCS_WORK_DIR |
~/work |
ジョブ出力ファイルを探す作業ディレクトリ |
TCS_SSH_HOST |
genkai.cc.kyushu-u.ac.jp |
SSH ホスト名(ssh モード時) |
TCS_SSH_USER |
— | SSH ユーザ名(ssh モード時、必須) |
TCS_SSH_KEY_FILE |
~/.ssh/id_rsa |
SSH 秘密鍵パス |
TCS_PJSUB_PATH |
/usr/local/bin/pjsub |
pjsub の絶対パス |
TCS_PJSTAT_PATH |
/usr/local/bin/pjstat |
pjstat の絶対パス |
TCS_PJDEL_PATH |
/usr/local/bin/pjdel |
pjdel の絶対パス |
TCS_LOG_LEVEL |
INFO |
ログレベル |
使用例(Claude との会話)
あなた: 現在のジョブ一覧を見せて
Claude: [list_jobs を呼び出し]
現在実行中のジョブはありません。
あなた: a-batch-low で4コア、30分のジョブを投入したい
Claude: [generate_job_template を呼び出し]
以下のスクリプトを生成しました:
#!/bin/bash
#PJM -N myjob
#PJM -L rscgrp=a-batch-low
#PJM -L vnode-core=4
#PJM -L elapse=00:30:00
...
投入しますか?
あなた: 投入して
Claude: [submit_job を呼び出し]
ジョブ ID 6401234 で投入しました。
開発
テストの実行
source ~/miniforge3/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v
テストは tests/fixtures/ に保存した実際の pjstat 出力を使用するため、玄界への接続不要で実行できます。
プロジェクト構造
src/tcs_mcp/
├── __main__.py # エントリポイント
├── server.py # MCPServer の構築・ツール登録
├── config.py # TCSConfig (pydantic-settings)
├── executor.py # LocalExecutor / SSHExecutor
├── parsers.py # pjstat 出力パーサ
└── tools/
├── jobs.py # submit_job, list_jobs, get_job_status, delete_job
├── resources.py # get_resource_groups, get_quota_limits
├── files.py # list_files, read_file, read_job_output
├── templates.py # ジョブスクリプトテンプレートロジック
└── templates_tool.py # generate_job_template, list_resource_groups (MCP ツール)
対応リソースグループ(Genkai)
| グループ | 種別 | 用途 |
|---|---|---|
a-batch-low / a-batch |
CPU | バッチジョブ(Xeon Platinum 8490H) |
a-inter-low / a-inter |
CPU | インタラクティブジョブ |
b-batch-low / b-batch |
GPU | GPU バッチジョブ(NVIDIA A100) |
b-batch-mig-low / b-batch-mig |
GPU (MIG) | MIG パーティション GPU ジョブ |
b-inter-low / b-inter |
GPU | GPU インタラクティブジョブ |
c-batch-low / c-batch |
CPU | その他バッチ |
注意事項
pjmodは玄界に存在しないため非対応- ファイル操作ツール(
read_file,list_files)はTCS_WORK_DIR配下のみアクセス可(パストラバーサル防止) - MCP バージョン 2.0.0 を使用(
mcp.server.mcpserver.MCPServer)
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。