MCP サポートを備えた PyTorch HUD API
PyTorch HUD API と対話し、CI/CD データ、ジョブログ、分析にアクセスするための Python ライブラリと MCP サーバー。
概要
このプロジェクトは、次のような PyTorch CI/CD 分析用のツールを提供します。
ワークフロー、ジョブ、テスト実行のデータアクセス
大規模な CI ログの効率的なログ分析
分析のためのClickHouseクエリ統合
リソース利用率の指標
Related MCP server: Lightdash MCP Server
使用法（人間の場合）
# Install from GitHub repository
pip install git+https://github.com/izaitsevfb/claude-pytorch-treehugger.git
claude mcp add hud pytorch-hud
発達
# Install dependencies (if not installing with pip)
pip install -r requirements.txt
# Start MCP server
python -m pytorch_hud
主な特徴
データアクセス
get_commit_summary: ジョブなしの基本コミット情報get_job_summary: 集約されたジョブステータス数get_filtered_jobs: ステータス/ワークフロー/名前でフィルタリングされたジョブget_failure_details: 失敗したジョブと詳細な失敗情報get_recent_commit_status: ジョブ統計を含む最近のコミットのステータス
ログ分析
download_log_to_file: ログをローカルストレージにダウンロードするextract_log_patterns: エラーや警告などを検索します。extract_test_results: テスト実行結果を解析するfilter_log_sections: 特定のログセクションを抽出するsearch_logs: 複数のログを検索
発達
# Run tests
python -m unittest discover test
# Type checking
mypy -p pytorch_hud -p test
# Linting
ruff check pytorch_hud/ test/
ドキュメント
CLAUDE.md : 詳細な使用方法、コードスタイル、実装ノート
mcp-guide.md : MCPプロトコルの一般情報
ライセンス
マサチューセッツ工科大学