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: Swarmia 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