wyoloservice2_mcp

Servidor de Model Context Protocol (MCP) para el clúster Train Service 2 / NeuralForgeAI. Permite a los agentes de Inteligencia Artificial conectarse nativamente para inspeccionar y controlar los entrenamientos de YOLO.

Instalación

Instala el paquete y sus dependencias (FastMCP) usando pip:

pip install -e .

Related MCP server: Kubeflow MCP Server

Uso con un Cliente MCP (ej. Claude Desktop o Antigravity)

Añade este servidor a tu archivo de configuración MCP (por ejemplo, en mcp_servers.json):

{
  "mcpServers": {
    "neuralforge-mcp": {
      "command": "wyolo-mcp",
      "env": {
        "NEURALFORGE_API_URL": "http://192.168.10.252:23442"
      }
    }
  }
}

Herramientas Expuestas

1. get_cluster_status: Comprueba si la API y Celery están online.

2. get_study_details(study_id): Recupera métricas, progresos y el worker activo de un estudio.

3. cancel_study(study_id): Fuerza la cancelación de un estudio y mata los contenedores efímeros.

4. launch_training(config): Envía un nuevo estudio YOLO a la cola.

5. check_dataset_path(path): Verifica localmente si un volumen o ruta de dataset existe antes de lanzar entrenamientos para evitar fallos.