Coreshub MCP Server

Name: Coreshub MCP Server
Author: coreshub

本地服务

github.com/coreshub云与基础设施1034 周前更新

代码仓库

关于 Coreshub MCP Server

Coreshub MCP Server 向 MCP 客户端提供 Coreshub 云资源和工作负载信息。工具涵盖 EPFS 文件系统、容器、分布式训练和推理服务，以及相关日志和 SSH 信息。

主要功能

01查询 EPFS 文件系统及账单信息
02搜索容器实例并获取 SSH 信息
03列出分布式训练任务及日志
04查看推理服务及其日志
05通过插件添加工具和提示词

适用场景

01核查文件系统及其账单信息
02查找容器实例并获取 SSH 信息
03查看分布式训练任务和日志
04检查推理服务状态及日志

MCP 相关

通过 MCP 服务向客户端提供 Coreshub 工具和提示词，并使用 Coreshub 访问凭据及用户 ID 进行配置。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

来自项目 README

Coreshub MCP Server

1、项目结构

src/coreshub_mcp_server/
├── plugins/           # 插件目录，所有工具和提示插件
├── utils/             # 工具函数
│   └── signature.py   # 签名工具函数
├── base_plugin.py     # 工具和提示基类
├── settings.py        # 配置管理
└── server.py          # MCP服务器实现

开始之前请确保安装好 python 和 uv

2、运行

场景一：在Cherry Studio中运行

注⚠️：为保证工具的正确调用，建议使用32B参数以上的模型服务

（1）一键拉取使用

在Cherry Studio的设置——MCP服务器——编辑MCP配置

推荐从pypi拉取

{
    "mcpServers": {
        "coreshub-mcp-server-来自pypi包": {
            "type": "stdio",
            "registryUrl": "http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "coreshub-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "QY_ACCESS_KEY_ID": "基石智算的AK",
                "QY_SECRET_ACCESS_KEY": "基石智算的SK",
                "CORESHUB_USER_ID": "基石智算的账户ID"
            }
        }
    }
}

或者从github拉取

{
  "mcpServers": {
    "coreshub-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "registryUrl": "http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/coreshub/mcp-server-coreshub",
        "coreshub-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "QY_ACCESS_KEY_ID": "基石智算的AK",
        "QY_SECRET_ACCESS_KEY": "基石智算的SK",
        "CORESHUB_USER_ID": "基石智算的账户ID"
      }
    }
  }
}

（2）从github下载到本地后使用

在Cherry Studio的设置——MCP服务器——添加服务器，进入编辑模式

对于macOS系统:

类型选择：

stdio

命令填写:

sh

参数填写:

-c
cd 项目根目录路径 && uv run coreshub-mcp-server

环境变量填写:

QY_ACCESS_KEY_ID=基石智算的AK
QY_SECRET_ACCESS_KEY=基石智算的SK
CORESHUB_USER_ID=基石智算的账户ID

对于windows系统:

类型选择：

stdio

命令填写:

cmd

参数填写:

/c
cd 项目根目录路径 && uv run coreshub-mcp-server

环境变量填写:

QY_ACCESS_KEY_ID=基石智算的AK
QY_SECRET_ACCESS_KEY=基石智算的SK
CORESHUB_USER_ID=基石智算的账户ID

场景二：命令行操作（需实现client）

（1）首先配置环境变量

可以在代码中配置，在settings.py中配置

class Settings:
    access_key = os.getenv("QY_ACCESS_KEY_ID", "基石智算的AK")
    secret_key = os.getenv("QY_SECRET_ACCESS_KEY", "基石智算的SK")
    user_id = os.getenv("CORESHUB_USER_ID", "基石智算的账户ID")

或者在本机系统环境变量配置

export QY_ACCESS_KEY_ID="基石智算的AK"
export QY_SECRET_ACCESS_KEY="基石智算的SK"
export CORESHUB_USER_ID="基石智算的账户ID"

（2）在项目根目录使用 `uv`检查服务状态

uv run src/coreshub_mcp_server

命令行参数

--debug: 启用调试模式，输出详细日志
--list-plugins: 列出所有已加载的插件
--log-file: 指定日志文件路径

3、开发

1、添加新工具

在 src/coreshub_mcp_server/plugins 目录下创建新的Python文件，然后实现 BaseTool 和/或 BasePrompt 的子类。工具和提示现在是分离的概念，可以根据需要只实现其中一种或两种。

（1）工具实现示例:

from coreshub_mcp_server.base_plugin import BaseTool


class MyTool(BaseTool):
    tool_name = "my_tool"
    tool_description = "我的自定义工具"

    @staticmethod
    def model_json_schema():
        return {
            "type": "object",
            "properties": {
                "param": {
                    "type": "string",
                    "description": "参数描述"
                }
            }
        }

    async def execute_tool(self, arguments):
        # 实现工具逻辑
        pass


# 注册工具
MyTool.register()

（2）提示实现示例:

from coreshub_mcp_server.base_plugin import BasePrompt
from mcp.types import PromptArgument


class MyPrompt(BasePrompt):
    prompt_name = "my_prompt"
    prompt_description = "我的自定义提示"
    prompt_arguments = [
        PromptArgument(
            name="param",
            description="参数描述",
            required=False
        )
    ]

    async def execute_prompt(self, arguments=None):
        # 实现提示逻辑
        pass


# 注册提示
MyPrompt.register()

4、可用工具

1、get_epfs_filesystem 返回已经创建的epfs文件系统

zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 容器实例的拥有者ID，可以从上下文字段user_id获取
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

2、get_epfs_bill_info 返回epfs文件系统的账单信息

resource_id
- type: string
- description: 资源ID,从上下文resource_id字段获取
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 容器实例的拥有者ID，从上下文字段user_id获取
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

3、get_container_info 返回已经创建的容器实例，也可根据参数进行查询

limit
- type: integer
- description: 返回结果的最大数量
- default: 10
- required: False
offset
- type: integer
- description: 分页偏移量
- default: 0
- required: False
zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
name
- type: string
- description: 按照实例名字进行模糊搜索
- default: ""
- required: False

4、get_ssh_info 返回特定实例的SSH信息

namespace
- type: string
- description: 容器实例的命名空间,从上下文字段namespace获取
- default: 小写的基石智算账户ID
- required: True
uuid
- type: string
- description: 容器实例的uuid，可以从上下文uuid中获取
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域标识,从上下文获取
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 容器实例的拥有者，可以从上下文字段user_id获取
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 容器实例的拥有者ID，可以从上下文字段user_id获取
- required: True
services
- type: array
- description: 要开启的服务列表
- default: ["ssh", "custom", "node_port"]
- required: True

5、get_distributed_training 返回已经创建的分布式训练任务

end_at
- type: string
- description: 结束时间，格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S
- default: 当前时间
- required: True
start_at
- type: string
- description: 开始时间，格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S
- default: 默认为一周前时间
- required: True
limit
- type: integer
- description: 每页显示的条数
- default: 10
- required: True
offset
- type: integer
- description: 偏移量
- default: 0
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域
- default: 默认为xb3，可选xb2,hb2
- required: True
owner
- type: string
- description: 所有者
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 用户ID
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

6、get_distributed_training_detail_log 返回分布式训练任务的详细日志

end_time
- type: string
- description: 结束时间，格式为纳秒时间戳1745304819402256896
- default: 当前时间
- required: True
start_time
- type: string
- description: 开始时间，格式为纳秒时间戳1745283219402259200
- default: 默认为12小时前
- required: True
fuzzy
- type: boolean
- description: 是否模糊
- default: True
- required: False
reverse
- type: boolean
- description: 是否反转
- default: True
- required: True
size
- type: integer
- description: 每页显示的条数
- default: 100
- required: True
train_uuid
- type: string
- description: 训练ID
- default: 来自上下文train_uuid，如果上下文没有，则需要询问，从get_distributed_training获取
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域
- default: 默认为xb3，可选xb2、hb2
- required: True
owner
- type: string
- description: 所有者
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 用户ID
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

7、get_inference_service 返回已经创建的推理服务

zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
key_words
- type: string
- description: 关键字
- default: ""
- required: False
page
- type: integer
- description: 页码
- default: 1
- required: False
size
- type: integer
- description: 每页数量
- default: 10
- required: False

8、get_inference_service_log 返回推理服务日志

zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
service_id
- type: string
- description: 服务ID
- default: 来自上下文service_id，如果上下文没有，则需要询问，从get_inference_service获取
- required: True
size
- type: integer
- description: 每页数量
- default: 100
- required: True
reverse
- type: boolean
- description: 是否反转
- default: True
- required: True
start_time
- type: string
- description: 开始UTC时间
- default: 默认为24小时前时间，格式为%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z
- required: False
end_time
- type: string
- description: 结束UTC时间
- default: 默认为当前时间，格式为%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z
- required: False

支持 Markdown

登录后评论

第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

阅读入门指南

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。

Coreshub MCP Server

关于 Coreshub MCP Server

主要功能

适用场景

MCP 相关

配置

工具

详细介绍

Coreshub MCP Server

1、项目结构

开始之前请确保安装好 python 和 uv

2、运行

场景一：在Cherry Studio中运行

（1）一键拉取使用

（2）从github下载到本地后使用

对于macOS系统:

对于windows系统:

场景二：命令行操作（需实现client）

（1）首先配置环境变量

（2）在项目根目录使用 uv检查服务状态

命令行参数

3、开发

1、添加新工具

（1）工具实现示例:

（2）提示实现示例:

4、可用工具

1、get_epfs_filesystem 返回已经创建的epfs文件系统

2、get_epfs_bill_info 返回epfs文件系统的账单信息

3、get_container_info 返回已经创建的容器实例，也可根据参数进行查询

4、get_ssh_info 返回特定实例的SSH信息

5、get_distributed_training 返回已经创建的分布式训练任务

6、get_distributed_training_detail_log 返回分布式训练任务的详细日志

7、get_inference_service 返回已经创建的推理服务

8、get_inference_service_log 返回推理服务日志

评论

第一次接触 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是什么？

MCP 服务和客户端有什么区别？

本地服务与远程服务怎么选？

如何在 Claude、Cursor 等客户端中安装服务？

收录的项目经过审核吗？“认证”标识代表什么？

我维护的项目已被收录，怎样认领？

（2）在项目根目录使用 `uv`检查服务状态