MI25-tuning-MCP
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MI25-tuning-MCPrun inference with preset 'gfx900-7b'"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MI25-tuning-MCP
MI25 / gfx900 向け multi_llm-client 運用のための MCP サーバーです。
目的と責務
MI25-tuning-MCP は クライアント・実験ワークフロー層 を担います。
担当する | 担当しない |
| GPU / ROCm / Ollama のインフラ観測 |
推論実行・ログ読取・要約 | → |
ノート記録 |
Related MCP server: ArmBench MCP Server
セットアップ
cd /home/limonene/ROCm-project/MI25-tuning-MCP
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install -e .起動:
mi25-tuning-mcpツール一覧
ツール | 概要 |
| ヘルスチェック・パス確認 |
| rocm-smi 経由で MI25 の VRAM / 温度 / 使用率を取得(未導入でも非エラー返却) |
| gfx900 プリセット名とデフォルトパラメータ一覧 |
|
|
| allowlist キーを部分マージで更新( |
| Rust クライアントでワンショット推論を実行 |
| Rust クライアントの |
| 2つの |
| 既存 bench TSV から mode summary レポートを生成( |
| JSONL ログの末尾 N 件を取得 |
|
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| TTFT / tok/s / エラー率などを集計 |
| ディレクトリ一覧(プロジェクトルート配下) |
| テキストファイル読み取り(プロジェクトルート配下) |
| ノートへの書き込み( |
|
|
| 設定の全体上書き( |
環境変数
変数 | 既定値 | 説明 |
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| Rust クライアントのディレクトリ |
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| 監査ログの出力先 |
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安全制約
update_config: allowlist 外のキーは拒否。更新前に.bakを保存write_file:Agents-note/配下のみ書き込み可read_file/read_text/list_dir: プロジェクトルート配下のみ参照可run_inference: タイムアウト必須、実行後にconfig.jsonを必ず復元run_client_bench:modeallowlist を強制し、--bench固定テンプレートのみ実行run_client_bench_compare: 入出力 TSV パスをCLIENT_ROOT/PROJECT_ROOT配下に限定run_client_bench_report: 入出力 TSV/レポートパスをCLIENT_ROOT/PROJECT_ROOT配下に限定set_config_raw: 既定無効。明示的な環境変数が必要subprocess: 固定コマンドテンプレートのみ使用(free-form shell 禁止)
全ツール: 監査ログ JSONL に tool call を記録
Claude Code への接続
~/.claude/settings.json の mcpServers に追加します:
{
"mcpServers": {
"mi25_tuning": {
"command": "/home/limonene/ROCm-project/MI25-tuning-MCP/.venv/bin/mi25-tuning-mcp",
"args": [],
"cwd": "/home/limonene/ROCm-project/MI25-tuning-MCP",
"env": {
"MI25_CLIENT_ROOT": "/home/limonene/ROCm-project/multi_llm-client",
"MI25_NOTES_ROOT": "/home/limonene/ROCm-project/Agents-note"
}
}
}
}または mcp-config.json を ollama-mcp-bridge 経由で使用することもできます。
Antigravity MCP 設定
Antigravity で使う場合は ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json に mcpServers を定義します。
テンプレートをコピーして実パスを展開します:
export ROCM_PROJECT_ROOT="/home/limonene/ROCm-project"
cp "${ROCM_PROJECT_ROOT}/MI25-tuning-MCP/mcp_config.template.json" \
"${HOME}/.gemini/antigravity/mcp_config.json"
sed -i "s#<ROCM_PROJECT_ROOT>#${ROCM_PROJECT_ROOT}#g" \
"${HOME}/.gemini/antigravity/mcp_config.json"commandは絶対パスを使用してください反映後は Antigravity の Language Server を再起動(または Window Reload)
Claude Code と併用する場合はプロジェクトルートの
.mcp.jsonと内容を揃えると管理が楽です
動作確認
インストール後、以下の順で疎通を確認します:
ping → get_config → update_config → run_inference → read_perf_log → summarize_perf_logbench 系の標準フロー:
run_client_bench (baseline) -> run_client_bench (side) -> run_client_bench_compare -> run_client_bench_report成果物の既定保存先(MI25_CLIENT_ROOT=<project>/multi_llm-client の場合):
baseline/side TSV:
<project>/multi_llm-client/worklog/mcp_bench_*compare TSV:
<project>/multi_llm-client/worklog/mcp_bench_compare_*report TSV/MD/JSON:
<project>/multi_llm-client/worklog/*_mode_summary.(tsv|md|json)compare 成功追記:
<project>/multi_llm-client/worklog/mcp_bench_compare_auto_summary_YYYY-MM-DD.mdcompare 失敗追記:
<project>/multi_llm-client/worklog/mcp_bench_compare_fail_YYYY-MM-DD.jsonl
テスト実行
cd /home/limonene/ROCm-project/MI25-tuning-MCP
source .venv/bin/activate
./tests/smoke.sh
# LLM 統合テストも実行する場合
MI25_RUN_LLM_INTEGRATION=1 ./tests/smoke.sh
# bench -> phase_summary -> compare の MCP 統合テストも実行する場合
MI25_RUN_BENCH_INTEGRATION=1 ./tests/smoke.shsmoke.sh が実行するテスト:
コンパイルチェック + ツール形状チェック
tests/unit_direct_test.py— MCP 単体 / 失敗系 / サンドボックス統合tests/protocol_tools_test.py— stdio MCP プロトコル(tools/list/tools/call)tests/llm_bridge_integration_test.py— ブリッジ経由 LLM 統合(MI25_RUN_LLM_INTEGRATION=1で有効)tests/bench_flow_integration_test.py— MCP 経由bench -> phase_summary -> compare(MI25_RUN_BENCH_INTEGRATION=1で有効)
関連ドキュメント
ドキュメント | 内容 |
仕様書(設計決定・安全制約・DoD) | |
実装状況・残課題(MI25_TODO集約) | |
ツール仕様詳細 | |
Vega/gfx900 最適化の定性戦略メモ | |
Vega/gfx900 最適化の定量メモ(実測値) | |
正本合意書 | |
インフラ層 MCP(GPU / ROCm / Ollama 観測) |
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