调度程序MCP服务器
MCP（模型上下文协议）服务器，充当 dpdispatcher 图书馆。它允许语言模型或其他MCP客户端在受支持的本地计算机或HPC集群上提交和管理计算作业 dpdispatcher.
特性
- 暴露
dpdispatcher通过标准MCP工具实现功能。 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的作业。fetch_result：检索已完成作业的结果文件的路径。- 包括MCP资源和提示，以指导交互式作业配置。
- 支持stdio传输以实现本地集成（例如，与Cline）。
设置
- 先决条件:
- Python 3.x - dpdispatcher 库已安装(pip install dpdispatcher) - mcp 库已安装(pip install mcp) - anyio 库已安装(pip install anyio)
- 克隆/放置文件：确保
fast_server.py和job_manager.py（以及__init__.py)位于目录内（例如。，dispatcher_mcp_server).
- 配置
dpdispatcher：如果提交给远程HPC或Bohrium，请确保dpdispatcher其本身已正确配置（例如SSH密钥、Bohrium凭据）。
运行服务器
导航到包含以下内容的父目录 dispatcher_mcp_server 并运行：
python dispatcher_mcp_server/fast_server.py服务器将启动并通过stdio进行监听。
与MCP客户端（如Cline）集成
将以下配置添加到客户端的MCP设置中（例如。， mcp_settings.json 对于Cline），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
}
}
}重新启动客户端以加载服务器。
用法
使用MCP客户端与服务器交互。您可以直接调用以下工具 submit_job 通过提供必要的参数（机器配置、资源配置、任务详细信息），或使用 configure_job 提示引导LLM完成交互式配置过程。辅助资源，如 dpd://examples/machine/{type} 可用于上下文。
