Name: Model Coupling Platform Server
Author: EstebanIIT

MCPサーバーの実装

名前: エステバン・ニコラス学生ID: A20593170

I. 実装されたMCP機能

1 データリソース 1.1 HDF5 ファイル一覧

ディレクトリ構造内の模擬 HDF5 ファイルを一覧表示します
パラメータ: path_pattern (オプションのファイルパスパターン)

2 ツール 2.1 Slurm ジョブの送信

Slurm スケジューラへのジョブの送信をシミュレートします
パラメータ: script_path (必須)、 cores (オプション、デフォルト = 1)

2.2 CPUコアレポート

システムで利用可能なCPUコアの数を報告します
パラメータは必要ありません

2.3 CSVの可視化

CSV ファイルから 2 つの列をプロットします (デフォルトは最初の 2 列)
パラメータ: csv_path (必須)、 column x 、 column y (どちらもオプション)

II. セットアップ手順

仮想環境を作成する

uv venv -p python3.10 .venv\Scripts\activate # Unixの場合: source .venv/bin/activate

依存関係をインストールする

UVシンクUVロック

環境設定このプロジェクトでは、依存関係の管理にpyproject.tomlを使用しています。主な依存関係は次のとおりです。

ファストAPI

ウビコーン

ピダンティック

パンダ

Matplotlib

パイテスト

Pytest-ascyncio

MCPサーバーの実行

サーバーを起動します。cd src uvicorn server:app --reload

サーバーは次の場所で利用できます:

APIエンドポイント: http://localhost:8000/mcpヘルスチェック: http://localhost:8000/health

III テスト

すべてのテストを実行します。

pytest テスト/特定のテストファイルを実行します:

pytest テスト/test_capabilities_plot_vis.py pytest テスト/test_capabilities_hdf5.py pytest テスト/test_capabilities_cpu_core.py pytest テスト/test_capabilities_slurm.py pytest テスト/test_mcp_handler.py

リクエスト例 2.1 利用可能なリソースの一覧

curl -X POST http://localhost:8000/mcp
-H "コンテンツタイプ: application/json"
-d '{"jsonrpc":"2.0","method":"mcp/listResources","id":1}'

2.2 HDF5ファイルのリスト

curl -X POST http://localhost:8000/mcp
-H "コンテンツタイプ: application/json"
-d '{"jsonrpc":"2.0","method":"mcp/callTool","params":{"tool":"hdf5_file_listing","path_pattern":"/data/sim_run_123"},"id":2}'

2.3 Slurmジョブの送信

curl -X POST http://localhost:8000/mcp
-H "コンテンツタイプ: application/json"
-d '{"jsonrpc":"2.0","method":"mcp/callTool","params":{"tool":"slurm_job_submission","script_path":"/jobs/analysis.sh","cores":4},"id":3}'

2.4 CSV列のプロット

curl -X POST http://localhost:8000/mcp
-H "コンテンツタイプ: application/json"
-d '{"jsonrpc":"2.0","method":"mcp/callTool","params":{"tool":"plot_vis_columns","csv_path":"data.csv","列x":"時間","列y":"温度"},"id":4}'

IV 実装ノート