关于 Steadybit MCP Server
这是一个已弃用且不再维护的 Steadybit 独立 MCP 服务,可供 LLM 工具查询实验设计、执行、环境、团队和模板,并可按配置从模板创建实验。Steadybit 平台现已提供内置远程 MCP 服务。
主要功能
- 01列出并获取实验设计
- 02筛选实验执行记录
- 03查询操作、环境与团队
- 04列出实验计划和模板
- 05按模板创建实验(需启用)
适用场景
- 01查看团队的实验设计
- 02按环境或状态筛选执行记录
- 03检查实验计划与模板
- 04从模板创建实验
MCP 相关
该独立 MCP 服务将 Steadybit 的实验、环境、团队及相关数据操作暴露为工具;创建实验需通过环境变量启用。项目已弃用,README 建议改用 Steadybit 平台内置的远程 MCP 服务。
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。
工具
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
Steadybit MCP 服务
警告
已弃用。 此独立 MCP 服务已不再维护。请改用内置于 Steadybit 平台的托管 远程 MCP 服务——它无需本地安装,支持 OAuth,并提供更多工具 (环境、目标、操作、服务、实验设计、建议和运行分析)。 请参阅文档了解设置说明。
Steadybit 的 MCP 服务,可让 Claude 等 LLM 工具与 Steadybit 平台交互。
工具
list-experiment-designs- 列出实验设计
- 必需输入:
team(string):要列出实验设计的团队键
- 返回:包含实验设计键和名称的列表
get_experiment_design- 获取实验设计
- 必需输入:
experimentKey(string):要获取的实验键
- 返回:实验设计
list_experiment_executions- 列出实验执行记录
- 可选输入:
experiment(list of string):按一个或多个实验键筛选environment(list of string):按一个或多个环境名称筛选team(list of string):按一个或多个团队键筛选state(list of string):按一个或多个结果状态筛选,可用值为 [CREATED, PREPARED, RUNNING, FAILED, CANCELED, COMPLETED, ERRORED]from(string,ISO8601 日期):按创建日期起始时间筛选to(string,ISO8601 日期):按创建日期截止时间筛选page(number):请求的页码,默认为 0pageSize(number):每页结果数,默认为 50,最大允许 100
- 返回:实验设计
get_experiment_execution- 获取实验执行记录
- 必需输入:
executionId(number):要获取的执行记录 ID
- 返回:实验执行记录
list_actions- 列出当前已注册的操作
- 可选输入:
page(number):请求的页码,默认为 0pageSize(number):每页结果数,默认为 50,最大允许 100
- 返回:操作列表
list_environments- 获取环境列表
- 返回:环境列表
list_teams- 获取团队列表
- 返回:团队列表
list_experiment_schedules- 获取实验计划列表
- 可选输入:
experiment(list of string):按一个或多个实验键筛选team(list of string):按一个或多个团队键筛选
- 返回:实验计划列表
list_experiment_templates- 获取实验模板列表(名称和 ID)
get_experiment_template- 获取实验模板及其设计
- 必需输入:
templateId(string):用于创建实验的模板 ID
create_experiment_from_template- 根据模板创建实验
- 需要通过环境变量启用,例如
CAPABILITIES_ENABLED_0=CREATE_EXPERIMENT_FROM_TEMPLATE - 必需输入:
templateId(string):用于创建实验的模板 IDenvironment(string):实验使用的环境team(string):实验使用的团队
- 可选输入:
placeholders(object):占位符键及其值的映射。externalId(string):可选的外部 ID,可用于更新现有实验设计。
- 返回:已创建实验的键;如果无法创建实验,则返回错误消息
设置
你需要拥有 Steadybit 账号和 API 令牌。你可以在 Steadybit 平台的
Settings → API Access Tokens 下创建 API 令牌。支持两种令牌类型:Admin 和 Team。
如果要创建实验,你需要使用要创建实验的团队的团队令牌。
支持的环境变量
API_TOKEN:用于身份验证的 API 令牌。必填。API_URL:Steadybit API 的 URL。默认为https://platform.steadybit.com/api。CAPABILITIES_ENABLED_0、CAPABILITIES_ENABLED_1……:要启用的其他功能。目前支持:CREATE_EXPERIMENT_FROM_TEMPLATE:启用create_experiment_from_template工具。
在 Claude Desktop 中使用
在 Claude Desktop 中,前往 Settings → Developer → Edit 并添加以下 JSON,将 <your-api-token>
替换为你的实际令牌:
{
"mcpServers": {
"steadybit": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"API_TOKEN",
"ghcr.io/steadybit/mcp:latest"
],
"env": {
"API_TOKEN": "<your-api-token>"
}
}
}
}
本地开发
前置条件
- Java 21+
- Maven 3.9+
- Docker(仅 Docker 镜像流程需要)
- Node.js /
npx(用于运行 MCP 检查器)
MCP 服务使用 STDIO 传输,因此不会记录控制台日志。服务输出会写入你启动服务所在目录中的
steadybit-mcp.log。
构建
mvn clean install
生成的 jar 位于 target/mcp-<version>-SNAPSHOT.jar。
使用 MCP 检查器在本地运行
npx @modelcontextprotocol/inspector \
java -jar target/mcp-1.0.0-SNAPSHOT.jar \
-e API_URL=https://platform.steadybit.com/api \
-e API_TOKEN=<your-api-token>
日志会写入你启动检查器所在目录中的 steadybit-mcp.log。
在 Claude Desktop 中使用本地 jar 运行
编辑 Claude Desktop 的开发者配置(Settings → Developer → Edit),使其指向本地 Java 二进制文件和 刚构建的 jar:
{
"mcpServers": {
"steadybit": {
"command": "/path/to/your/java",
"args": [
"-jar",
"/path/to/your/.m2/repository/com/steadybit/mcp/1.0.0-SNAPSHOT/mcp-1.0.0-SNAPSHOT.jar"
],
"env": {
"API_URL": "https://platform.steadybit.com/api",
"API_TOKEN": "<your-api-token>",
"LOGGING_FILE_NAME": "/path/to/Library/Logs/Claude/steadybit-mcp-server.log"
}
}
}
}
- MCP 客户端日志:
~/Library/Logs/Claude/mcp-server-steadybit.log - MCP 服务日志:通过
LOGGING_FILE_NAME配置的路径(默认为启动器旁的steadybit-mcp.log)
运行测试
mvn test
构建 Docker 镜像
docker build -t steadybit/mcp -f Dockerfile .
然后创建 config.json,并使用该镜像运行检查器:
{
"mcpServers": {
"steadybit": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"API_TOKEN",
"-e",
"API_URL",
"steadybit/mcp"
],
"env": {
"API_TOKEN": "<your-api-token>",
"API_URL": "https://platform.steadybit.com/api"
}
}
}
}
npx @modelcontextprotocol/inspector --config config.json --server steadybit
构建原生镜像
通过 sdkman 安装 GraalVM 24.0.1:
sdk install java 24.0.1-graalce
sdk use java 24.0.1-graalce
然后使用 native 配置文件进行构建:
mvn -Pnative native:compile
使用示例
示例提示词见 examples/examples.md。
许可证
MIT — 详情请参阅 LICENSE。
评论
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。