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AI-skill-mcp

mcp_argo_pipeline

by AI-skill-mcp
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Python
Hybrid

mcp_argo_pipeline — 按 Pipeline 调度 Argo WorkflowTemplate 的 MCP

文件

内容

pipelines.yaml

pipeline、templates、instructions、kubeconfig、port、namespace

auth.yaml

各 pipeline 多 Bearer（username / unit）

入口仅 server.py（通过 MCP_PIPELINE 选择流程）。

快速开始

依赖由 uv 管理（pyproject.toml + uv.lock）。

cd mcp/mcp_argo_pipeline
cp pipelines.yaml.example pipelines.yaml
cp auth.yaml.example auth.yaml
uv sync          # 生成/更新 .venv（也可交给 start_serve.sh 自动 sync）

本地 Cursor（stdio）

{
  "mcpServers": {
    "argo-sirna": {
      "command": ".../mcp/mcp_argo_pipeline/.venv/bin/python",
      "args": [".../mcp/mcp_argo_pipeline/server.py"],
      "env": { "MCP_PIPELINE": "sirna" }
    }
  }
}

启动时校验 kubeconfig 与模板可访问性；排障可设 MCP_SKIP_STARTUP_CHECKS=1。

服务器

start_serve.sh 启动前会执行 uv sync --frozen（可用 MCP_SKIP_UV_SYNC=1 跳过）。

./start_serve.sh
./start_serve.sh sirna
./start_serve.sh -f enzyme

默认端口（见 pipelines.yaml）：affinity 8101、sirna 8102、enzyme 8103。

远程客户端（Streamable HTTP）

服务端强制 Authorization: Bearer <token>，token 来自 auth.yaml（示例见 auth.yaml.example）。将下列片段写入 Cursor 的 mcp.json（~/.cursor/mcp.json 或项目 .cursor/mcp.json），按实际主机改 url。

{
  "mcpServers": {
    "argo-affinity": {
      "url": "http://127.0.0.1:8101/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer change-me-affinity-alice"
      }
    },
    "argo-sirna": {
      "url": "http://127.0.0.1:8102/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer change-me-sirna-carol"
      }
    },
    "argo-enzyme": {
      "url": "http://127.0.0.1:8103/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer change-me-enzyme-dave"
      }
    }
  }
}

对应示例身份：alice（结构生物学组）、carol（核酸药物组）、dave（酶工程组）。上线请改掉 change-me-*，勿把真实 token 提交仓库；也可用 "Authorization": "Bearer ${env:ARGO_SIRNA_TOKEN}" 从环境变量注入。

Related MCP server: gitlab-api

pipelines.yaml

pipelines:
  sirna:
    server_name: argo-sirna
    kubeconfig: "~/.kube/config"
    port: 8102
    instructions: |
      ...
    templates:
      - sirna-predict

环境变量

变量

含义

MCP_PIPELINE

当前 pipeline（必填）

MCP_PIPELINES_CONFIG

pipelines.yaml 路径

MCP_AUTH_CONFIG

auth.yaml 路径

MCP_TRANSPORT

stdio / streamable-http

MCP_SKIP_STARTUP_CHECKS

1 跳过启动校验

MCP_SKIP_UV_SYNC

1 跳过 uv sync

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

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