OpenML MCP Server

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OpenML MCP 服务

一个 MCP（Model Context Protocol）服务，允许客户端（例如 Claude Desktop）与公开的 OpenML API 交互。

此服务将多个 OpenML API 端点作为 MCP 工具公开，让用户可以直接在兼容 MCP 的客户端中查询数据集、任务、流程、运行记录等。

目录

• 功能
• 安装和使用
  • 面向最终用户
  • 面向开发者
• 配置
• 示例
• 开发
• 运行测试
• 贡献
• 许可证

功能

• 提供对应于 OpenML 主要 GET 端点的 MCP 工具。
• 查询数据集、任务、流程、运行记录、评估、设置和研究。
• 支持列出实体并进行筛选（API 支持时）。
• 使用 mcp Python SDK（FastMCP）构建。

安装和使用

面向最终用户

以下说明介绍如何将此服务与 Claude Desktop 等 MCP 客户端搭配使用。

前提条件：

1. Claude Desktop： 请确保已安装最新版本（在此下载）。
2. uv（Python 包安装程序）： 此服务通过 uv 运行。如果尚未安装，请先安装一次：
   • macOS / Linux：

     curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
     

     （安装完成后，请重启终端）
   • Windows（PowerShell）：

     powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
     

     （安装完成后，请重启 PowerShell 终端）

面向开发者

1. 克隆代码仓库：

   git clone https://github.com/your-repo/openml-mcp-server.git
   cd openml-mcp-server
   

2. 安装依赖项：

   uv sync
   

配置

1. 编辑 Claude Desktop 配置：

   • 打开 Claude Desktop -> 菜单 -> Settings... -> Developer -> Edit Config。
   • 这会打开 claude_desktop_config.json。

2. 添加服务配置：

   • 在 mcpServers 对象中添加以下代码块（如果不存在，请创建 mcpServers）：

     {
       "mcpServers": {
         "openml-explorer": {
           "command": "uv",
           "args": [
             "run",
             "openml-mcp-server"
           ],
           "env": {
             "OPENML_API_KEY": "YOUR_ACTUAL_OPENML_API_KEY"
           }
         }
       }
     }
     

3. 保存并重启：

   • 保存 claude_desktop_config.json。
   • 完全退出并重启 Claude Desktop。

4. 验证：

   • 在 Claude 聊天输入框中查找锤子图标 。
   • 点击图标即可查看可用的“OpenML Explorer”工具（例如 get_dataset_description、list_tasks）。

示例

• “显示 OpenML 数据集 ID 61 的描述。”
• “列出数据集 31 的特征。”
• “查找 OpenML 上最先出现的 3 个分类任务。”
• “获取运行记录 ID 100 的描述。”

开发

请参阅下方的测试说明。

运行测试

运行测试套件（需要 pytest 和 pytest-asyncio）：

uv run pytest

贡献

欢迎贡献！更多详情请参阅贡献指南。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。