Dispatcher MCP Server

Dispatcher MCP サーバー

dpdispatcher ライブラリをラッパーとして機能する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。言語モデルやその他の MCP クライアントが、dpdispatcher がサポートするローカルマシンや HPC クラスターで計算ジョブを送信、管理できるようにします。

機能

• 標準の MCP ツールを通じて dpdispatcher の機能を公開します。
• submit_job：新しい計算ジョブを送信します。
• query_status：送信したジョブのステータスを確認します。
• cancel_job：実行中またはキュー内のジョブのキャンセルを試みます。
• fetch_result：完了したジョブの結果ファイルのパスを取得します。
• 対話形式でジョブを設定するための MCP リソースとプロンプトが含まれています。
• ローカル統合（Cline など）向けに stdio トランスポートをサポートします。

セットアップ

1. 前提条件：

   • Python 3.x
   • dpdispatcher ライブラリがインストールされていること（pip install dpdispatcher）
   • mcp ライブラリがインストールされていること（pip install mcp）
   • anyio ライブラリがインストールされていること（pip install anyio）

2. ファイルのクローン／配置：fast_server.py と job_manager.py（および __init__.py）がディレクトリ（例：dispatcher_mcp_server）内にあることを確認してください。

3. dpdispatcher の設定：リモート HPC または Bohrium にジョブを送信する場合は、dpdispatcher 自体が正しく設定されていることを確認してください（SSH キーや Bohrium の認証情報など）。

サーバーの実行

dispatcher_mcp_server を含む親ディレクトリに移動し、次を実行します。

python dispatcher_mcp_server/fast_server.py

サーバーが起動し、stdio 経由で待ち受けます。

MCP クライアントとの統合（Cline など）

必要に応じてパスを調整し、次の設定をクライアントの MCP 設定（Cline の mcp_settings.json など）に追加します。

{
  "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
    }
  }
}

サーバーを読み込むため、クライアントを再起動してください。

使用方法

MCP クライアントを使用してサーバーと対話します。必要な引数（マシン設定、リソース設定、タスクの詳細）を指定して submit_job などのツールを直接呼び出すことも、configure_job プロンプトを使って、対話形式の設定手順に沿って LLM をガイドすることもできます。dpd://examples/machine/{type} などのヘルパーリソースをコンテキストとして利用できます。