codabench-mcp について
codabench-mcp は、Codabench の機械学習ベンチマークに参加する AI エージェント向けの MCP サーバーです。コンペの検索からデータセット取得、提出、リーダーボード確認までを扱います。
主な機能
- 01コンペの検索とルール確認
- 02フェーズとタスクの閲覧
- 03SHA-256 検証付きデータセット取得
- 04ファイル提出と状況追跡
- 05リーダーボードとプロフィールの確認
- 06GET を既定とする REST API アクセス
活用シーン
- 01適切な機械学習ベンチマークを探してルールを確認
- 02ローカル分析用にコンペデータを取得
- 03ベンチマーク結果を提出し処理状況を確認
- 04順位表と提出ログを確認
MCP 対応
Codabench REST API の操作を MCP クライアント向けのツールとして公開します。認証には Codabench API token が必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
codabench-mcp
Codabench REST API 用の MCP サーバーです。AI エージェントが、コンペティションの検索、ルールの確認、データのダウンロード、提出、提出状況の確認、リーダーボードの閲覧まで、参加者向けの ML ベンチマークワークフローを一通り実行できます。
機能
参加者向けのフローに特化したツールを用意しています。
search_competitions、get_competition、list_competition_phases、get_phase、get_competition_rules、list_competition_tasks、get_taskdownload_dataset(ストリーミング+SHA-256)list_my_submissions、get_submission、get_submission_logssubmit_to_phase(Codabench の3段階アップロードフローに対応)poll_submission(バックオフ+タイムアウト+エラーとして扱わない「still_running」)get_leaderboard、get_my_profilecodabench_request— 汎用 REST API の代替手段(デフォルトは GET のみ)
認証
Codabench API トークンが必要です。取得方法は2つあります。
1. Swagger UI(推奨)
- https://www.codabench.org/api/docs/ にアクセスします
api-token-authエンドポイントを見つけて → Try it out を選択します- ユーザー名とパスワードを POST します
- レスポンスから
tokenの値をコピーします
2. curl
curl -X POST https://www.codabench.org/api/api-token-auth/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"username":"YOUR_USERNAME","password":"YOUR_PASSWORD"}'
レスポンスは {"token": "..."} です。
インストール
uvx codabench-mcp
最新リリースではなく、開発中の main ブランチを実行するには、次のようにします。
uvx --from git+https://github.com/harshitAgr/codabench-mcp codabench-mcp
または、開発用には次のようにします。
git clone https://github.com/harshitAgr/codabench-mcp.git
cd codabench-mcp
uv sync
uv run codabench-mcp # requires CODABENCH_API_TOKEN
MCP クライアントの設定
Claude Desktop(claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"codabench": {
"command": "uvx",
"args": ["codabench-mcp"],
"env": {
"CODABENCH_API_TOKEN": "paste-your-token-here"
}
}
}
}
Claude Code(プラグインマーケットプレイス)
/plugin marketplace add harshitAgr/codabench-mcp
/plugin install codabench-mcp@codabench-mcp
次に、Claude Code を起動するシェルでトークンをエクスポートします。
export CODABENCH_API_TOKEN=paste-your-token-here
Claude Code(手動)
プラグインレイヤーを使わない場合は、次のようにします。
claude mcp add codabench \
--env CODABENCH_API_TOKEN=paste-your-token-here \
-- uvx codabench-mcp
環境変数
| 変数 | 必須 | デフォルト | 目的 |
|---|---|---|---|
CODABENCH_API_TOKEN | はい | — | DRF トークン。Authorization: Token <token> として送信されます |
CODABENCH_BASE_URL | いいえ | https://www.codabench.org | テスト用の上書き設定 |
CODABENCH_ALLOW_WRITE_RAW | いいえ | 0 | 1 に設定すると、codabench_request で GET 以外のメソッドを許可します |
CODABENCH_MAX_DOWNLOAD_BYTES | いいえ | 5368709120(5 GB) | download_dataset の上限 |
開発
uv sync
uv run pytest # unit tests, no network
uv run ruff check . # lint
uv run ruff format --check . # format check
ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。
mcp-name: io.github.harshitAgr/codabench-mcp
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。