MCP Server Implementation

MCP サーバーの実装

名前：Jafar Alzoubi 学生 ID：A20501723

実装した機能

• HDF5（データ）
• Slurm（ツール）

セットアップ

1. uv をインストールします：pip install uv
2. 環境を作成します：uv venv
3. 有効化します：source .venv/bin/activate
4. 依存関係を同期します：uv sync

サーバーの実行

uvicorn src.server:app --reload

テストの実行

pytest tests/

前提条件

• HDF5 のモックデータは mock_data/hdf5 に保存されています
• Slurm のシミュレーションではローカルの echo コマンドを使用します

以下は個別に実行でき、正常に動作します

HDF5 の操作

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/mcp"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{ "jsonrpc": "2.0", "method": "mcp/callTool", "params": { "tool": "hdf5", "action": "read", "filePath": "mock_data/hdf5/simulation_1.h5", "dataset": "temperature" }, "id": 1 }'

Slurm の操作

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/mcp"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{ "jsonrpc": "2.0", "method": "mcp/callTool", "params": { "tool": "slurm", "action": "submit", "script": "analysis.sh", "cores": 8 }, "id": 2 }'

すべてのテストを実行

pytest tests/

特定の機能のテストを実行

pytest tests/test_hdf5.py -v pytest tests/test_slurm.py -v

カバレッジレポートを生成

pytest --cov=src

project-root/ ├── mock_data/ │ ├── hdf5/ │ │ ├── simulation_1.h5 │ │ └── simulation_2.h5 │ └── slurm/ │ ├── job_scripts/ │ └── job_status.json

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実装の詳細

HDF5 ハンドラー ファイル操作に h5py ライブラリを使用します

モックデータのパス：./mock_data/hdf5/

サポートされている操作：

list：ディレクトリを再帰的に一覧表示します

read：shape/dtype 情報とともにデータセットを取得します

metadata：ファイルレベルのメタデータ

Slurm ハンドラー

subprocess を使ってジョブの送信をシミュレートします

モック機能：

UUID ベースのジョブ ID を生成します

メモリ内でジョブのステータスを追跡します

キューイング／実行中／完了の状態をシミュレートします

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トラブルシューティング

よくある問題： lsof -i :8000 kill -9

依存関係の不足：

uv pip install --force-reinstall -r requirements.txt

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要件の達成状況

✅ 2 つの機能を実装（HDF5 + Slurm）

✅ JSON-RPC 2.0 に完全準拠

✅ 両方の機能についてテストカバレッジ 100％

✅ 適切なエラー処理と応答

✅ 非同期リクエスト処理

テスト出力例

tests/test_hdf5.py::test_read_dataset PASSED tests/test_slurm.py::test_job_submission PASSED

13 件のテストを 0.42 秒で実行 OK