Dispatcher MCP Server

Dispatcher MCP 服务

一个 MCP（Model Context Protocol）服务，作为 dpdispatcher 库的封装。它允许大模型或其他 MCP 客户端在 dpdispatcher 支持的本地计算机或 HPC 集群上提交和管理计算作业。

功能

• 通过标准 MCP 工具提供 dpdispatcher 功能。
• submit_job：提交新的计算作业。
• query_status：检查已提交作业的状态。
• cancel_job：尝试取消正在运行或排队中的作业。
• fetch_result：获取已完成作业的结果文件路径。
• 包含 MCP 资源和提示词，为交互式作业配置提供指导。
• 支持 stdio 传输，便于本地集成（例如，与 Cline 集成）。

设置

1. 前提条件：

   • Python 3.x
   • 已安装 dpdispatcher 库（pip install dpdispatcher）
   • 已安装 mcp 库（pip install mcp）
   • 已安装 anyio 库（pip install anyio）

2. 克隆/放置文件：确保 fast_server.py 和 job_manager.py（以及 __init__.py）位于某个目录中（例如 dispatcher_mcp_server）。

3. 配置 dpdispatcher：如果要向远程 HPC 或 Bohrium 提交作业，请确保已正确配置 dpdispatcher 本身（例如 SSH 密钥、Bohrium 凭据）。

运行服务

进入包含 dispatcher_mcp_server 的父目录并运行：

python dispatcher_mcp_server/fast_server.py

服务将启动并通过 stdio 监听。

与 MCP 客户端集成（例如 Cline）

将以下配置添加到客户端的 MCP 设置中（例如 Cline 的 mcp_settings.json），并根据需要调整路径：

{
  "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
    }
  }
}

重启客户端以加载服务。

用法

使用 MCP 客户端与服务交互。你可以提供必要的参数（机器配置、资源配置、任务详情），直接调用 submit_job 等工具；也可以使用 configure_job 提示词，引导大模型完成交互式配置。还可使用 dpd://examples/machine/{type} 等辅助资源提供上下文。