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codabench-mcp

codabench-mcp

ローカル
github.com/harshitAgr科学・教育027 週間前に更新

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

  1. 01コンペの検索とルール確認
  2. 02フェーズとタスクの閲覧
  3. 03SHA-256 検証付きデータセット取得
  4. 04ファイル提出と状況追跡
  5. 05リーダーボードとプロフィールの確認
  6. 06GET を既定とする REST API アクセス

活用シーン

  1. 01適切な機械学習ベンチマークを探してルールを確認
  2. 02ローカル分析用にコンペデータを取得
  3. 03ベンチマーク結果を提出し処理状況を確認
  4. 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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"harshitagr-codabench": {
"command": "uvx",
"args": [
"codabench-mcp"
],
"env": {
"CODABENCH_API_TOKEN": "<CODABENCH_API_TOKEN>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx codabench-mcp
設定が必要な環境変数
CODABENCH_API_TOKENシークレットDRF token for Codabench. Obtain via https://www.codabench.org/api/docs/ > api-token-auth > Try it out.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypicodabench-mcp0.1.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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_task
  • download_dataset(ストリーミング+SHA-256)
  • list_my_submissions、get_submission、get_submission_logs
  • submit_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_profile
  • codabench_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)
  1. https://www.codabench.org/api/docs/ にアクセスします
  2. api-token-auth エンドポイントを見つけて → Try it out を選択します
  3. ユーザー名とパスワードを POST します
  4. 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01 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

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