Dataflowr Tools

dataflowr-CLI、API和MCP服务器，用于深度学习自主学习课程

 

这 深度学习DIY 该课程通过动手笔记本从头开始教授PyTorch——张量、autodiff、CNN、RNN、Transformers、VAE和扩散模型。课程资源：

• 数据流/笔记本电脑 --所有实用笔记本（PyTorch基础→ 扩散模型）
• 数据流/gpu_llm_flash-attention --使用Triton从头开始实施FlashAttention-2
• dataflowr/llm控制生成 --LLM的结构化生成、元生成和自校正
• dataflowr/llm效率 -用于minGPT的KV缓存和LoRA
• 数据流/记录 --从课堂讲稿中提取318个概念笔记，带时间戳的引文和交叉引用

该软件包将课程公开为CLI、REST API和MCP服务器，以便AI代理可以导航和教授它。

Demo

快速开始使用Claude Code

选项1--托管服务器（无需安装）： 添加一个 .mcp.json 指向共享实例的项目根目录下的文件：

{
  "mcpServers": {
    "dataflowr": {
      "type": "http",
      "url": "https://dataflowr.paris.inria.fr/mcp"
    }
  }
}

选项2——本地服务器： 自己运行它 uv （首次使用时下载）：

{
  "mcpServers": {
    "dataflowr": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "dataflowr[mcp]", "python", "-m", "dataflowr.mcp_server"]
    }
  }
}

当您打开文件夹时，Claude Code会自动拾取此信息。

要预先批准所有数据流工具（无每次调用提示），还可以添加 .claude/settings.json:

{
  "permissions": {
    "allow": ["mcp__dataflowr"]
  }
}

对于全局允许（所有项目），将其添加到 ~/.claude/settings.json.

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安装

# with uv (recommended)
uv pip install dataflowr          # CLI only
uv pip install dataflowr[api]     # CLI + REST API
uv pip install dataflowr[mcp]     # CLI + MCP server
uv pip install dataflowr[all]     # everything

# with pip
pip install dataflowr
pip install dataflowr[mcp]

或来源：

git clone https://github.com/dataflowr/dataflowr-tools
cd dataflowr-tools
uv pip install -e ".[all]"

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命令行界面

# Course overview
dataflowr info

# List all modules
dataflowr modules list

# Filter by session, tag, or GPU requirement
dataflowr modules list --session 7
dataflowr modules list --tag attention
dataflowr modules list --gpu

# Full module details (with notebook links)
dataflowr module 12

# Fetch notebook content from GitHub
dataflowr notebook 12                        # practical (default)
dataflowr notebook 12 --kind intro
dataflowr notebook 12 --no-code              # markdown only

# Fetch course website page text (raw markdown from dataflowr/website)
dataflowr page 12

# Fetch lecture slides (from dataflowr/slides)
dataflowr slides 12

# Fetch quiz questions (from dataflowr/quiz)
dataflowr quiz 2a
dataflowr quiz 3

# Browse transcript knowledge base (318 concept notes from lectures)
dataflowr transcripts search "backprop"
dataflowr transcripts get "training loop"

# Compare catalog against website + slides repos
dataflowr sync

# Search by keyword
dataflowr search "attention transformer"
dataflowr search "generative"

# Sessions
dataflowr sessions list
dataflowr sessions get 7

# Homeworks
dataflowr homeworks list
dataflowr homeworks get 1

# JSON output (pipe-friendly)
dataflowr modules list --json | jq '.[] | select(.session == 9)'
dataflowr module 18b --json

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REST API

uvicorn dataflowr.api:app --reload
# → http://localhost:8000
# → http://localhost:8000/docs  (Swagger UI)

终点：

示例：

curl http://localhost:8000/modules/12
curl http://localhost:8000/sessions/7
curl http://localhost:8000/search?q=diffusion
curl "http://localhost:8000/modules?session=9&gpu=true"
curl "http://localhost:8000/modules?tag=attention"
curl "http://localhost:8000/modules/12/notebooks/practical/content?include_code=false"
curl http://localhost:8000/modules/12/page
curl http://localhost:8000/modules/2a/quiz
curl http://localhost:8000/modules/3/quiz
curl "http://localhost:8000/transcripts/search?q=backprop"
curl http://localhost:8000/transcripts/training%20loop

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MCP服务器（用于AI代理）

使该课程可供Claude、Cursor、VS Code和其他MCP兼容代理本地使用。 建立在 官方MCP Python SDK （FastMCP）。

标准传输（本地--Claude桌面、光标、VS代码、Claude代码）

python -m dataflowr.mcp_server

HTTP传输（远程/共享部署）

python -m dataflowr.mcp_server --http
# → POST http://localhost:8001/mcp  (or $PORT if set)

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客户端配置

克劳德代码（VSCode扩展或CLI）

添加一个 .mcp.json 文件在 项目的根 （作业仓库、笔记本文件夹等）：

{
  "mcpServers": {
    "dataflowr": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "dataflowr[mcp]", "python", "-m", "dataflowr.mcp_server"]
    }
  }
}

当您打开文件夹时，Claude Code会自动拾取此信息。无需全局安装-- uv 下载 dataflowr[mcp] 第一次使用。

要预先批准所有数据流工具（无每次调用提示），还可以添加 .claude/settings.json:

{
  "permissions": {
    "allow": ["mcp__dataflowr"]
  }
}

或者在全球范围内注册（每个项目都有）：

claude mcp add --scope user dataflowr -- uv run --with dataflowr[mcp] python -m dataflowr.mcp_server

克劳德桌面版

编辑 ~/.claude/claude_desktop_config.json （macOS/Linux）或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json （Windows）：

{
  "mcpServers": {
    "dataflowr": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "dataflowr.mcp_server"]
    }
  }
}

随着 uv （无需全局安装）：

{
  "mcpServers": {
    "dataflowr": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "dataflowr[mcp]", "python", "-m", "dataflowr.mcp_server"]
    }
  }
}

光标

编辑 .cursor/mcp.json 在你的项目的根（或 ~/.cursor/mcp.json 全球）：

{
  "mcpServers": {
    "dataflowr": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "dataflowr.mcp_server"]
    }
  }
}

VS代码

编辑 .vscode/mcp.json 在项目的根本：

{
  "servers": {
    "dataflowr": {
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "dataflowr.mcp_server"]
    }
  }
}

远程/HTTP（自托管）

如果使用运行自己的实例 --http，将客户端指向URL：

{
  "mcpServers": {
    "dataflowr": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8001/mcp"
    }
  }
}

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推荐的工作流程

1. search_modules "attention"      → find relevant modules by keyword
2. get_module "12"                 → full details, notebook links, prerequisites
3. get_page_content "12"           → read the lecture notes
4. get_notebook_content "12"       → work through the exercises
5. get_quiz_content "12"           → self-test your understanding
6. search_transcripts "attention"  → find concept notes from lecture transcripts
7. get_transcript_note "training loop" → read timestamped quotes and cross-references

如需个性化学习计划，请使用 learning_path 使用目标模块进行提示。

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暴露于代理的工具

向代理人暴露的提示

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示例问题

一旦连接，代理可以回答以下问题：

• *“在处理扩散模型之前，我应该研究什么？”*
• *“给我microGPT笔记本电脑的Colab链接。”*
• *“哪个环节涉及注意力机制？”*
• *“生成建模模块都是什么？”*
• *“给我看Flash Attention作业任务。”*
• *“对模块3——损失函数进行测试。”*
• *“我被模块2b中的反向传播练习卡住了。请帮我调试一下。”*
• *“从头开始，为我构建一条通往模块18b（扩散模型）的学习路径。”*
• *“教授对训练循环说了什么？给我看看成绩单上的引文。”*

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Python API

from dataflowr import COURSE

# Get a module
module = COURSE.get_module("12")
print(module.title)          # "Attention and Transformers"
print(module.description)
print(module.notebooks)

# Search
results = COURSE.search("attention")

# Get a session
modules = COURSE.get_session_modules(7)

# Navigate the full catalog
for module in COURSE.modules.values():
    if module.requires_gpu:
        print(f"Module {module.id}: {module.title}")

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设计原则

• 只有内容，没有执行。 该包公开了课程结构和链接。运行笔记本留在学生手中。
• 代理人友好。 所有输出都是文本优先。MCP服务器呈现markdown，以便代理可以在响应中直接使用它。
• 核心没有外部依赖关系。 目录、型号和CLI仅适用于 pydantic, typer，以及 rich.API需要 fastapi；MCP服务器需要 mcp.
• 唯一的真相来源。 catalog.py 是课程发展时唯一需要更新的地方。