API de HUD de PyTorch con compatibilidad con MCP

Una biblioteca de Python y un servidor MCP para interactuar con la API de PyTorch HUD, proporcionando acceso a datos de CI/CD, registros de trabajos y análisis.

Descripción general

Este proyecto proporciona herramientas para el análisis CI/CD de PyTorch, incluidas:

• Acceso a datos para flujos de trabajo, trabajos y ejecuciones de pruebas

• Análisis de registros eficiente para registros de CI de gran tamaño

• Integración de consultas de ClickHouse para análisis

• Métricas de utilización de recursos

Related MCP server: PlainSignal MCP Server

Uso (para humanos)

# Install from GitHub repository
pip install git+https://github.com/izaitsevfb/claude-pytorch-treehugger.git

claude mcp add hud pytorch-hud

Desarrollo

# Install dependencies (if not installing with pip)
pip install -r requirements.txt

# Start MCP server
python -m pytorch_hud

Características principales

Acceso a datos

• get_commit_summary : Información básica de confirmación sin trabajos

• get_job_summary : recuentos agregados de estados de trabajo

• get_filtered_jobs : trabajos con filtrado por estado/flujo de trabajo/nombre

• get_failure_details : trabajos fallidos con información detallada sobre el fallo

• get_recent_commit_status : Estado de las confirmaciones recientes con estadísticas de trabajo

Análisis de registros

• download_log_to_file : Descargar registros al almacenamiento local

• extract_log_patterns : Encuentra errores, advertencias, etc.

• extract_test_results : Analiza los resultados de la ejecución de la prueba

• filter_log_sections : Extraer secciones de registro específicas

• search_logs : Buscar en múltiples registros

Desarrollo

# Run tests
python -m unittest discover test

# Type checking
mypy -p pytorch_hud -p test

# Linting
ruff check pytorch_hud/ test/

Documentación

• CLAUDE.md : notas detalladas de uso, estilo de código e implementación

• mcp-guide.md : Información general sobre el protocolo MCP

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)