ClearML MCP сервер

Легкий сервер Model Context Protocol (MCP), который позволяет AI-ассистентам взаимодействовать с экспериментами, моделями и проектами ClearML для комплексного анализа контекста ML экспериментов.

Установка

PyPI

pip install clearml-mcp

uvx (без установки)

uvx clearml-mcp

Из исходников

git clone https://github.com/prassanna-ravishankar/clearml-mcp.git
cd clearml-mcp
uv sync
uv run python -m clearml_mcp.clearml_mcp

Конфигурация

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "clearml": {
      "command": "uvx",
      "args": ["clearml-mcp"]
    }
  }
}

Cursor

{
  "mcp.servers": {
    "clearml": {
      "command": "uvx",
      "args": ["clearml-mcp"]
    }
  }
}

Continue

{
  "mcpServers": {
    "clearml": {
      "command": "uvx",
      "args": ["clearml-mcp"]
    }
  }
}

Cody

{
  "cody.experimental.mcp": {
    "servers": {
      "clearml": {
        "command": "uvx",
        "args": ["clearml-mcp"]
      }
    }
  }
}

Доступные инструменты

Инструмент	Описание
`get_task_info`	Получить подробную информацию о задаче, параметры и статус
`list_tasks`	Список задач с расширенной фильтрацией (проект, статус, теги, пользователь)
`get_task_parameters`	Получить гиперпараметры и конфигурацию
`get_task_metrics`	Доступ к метрикам тренировки, скалярам и графикам
`get_task_artifacts`	Получить артефакты, файлы моделей и выходные данные
`get_model_info`	Получить метаданные модели и детали конфигурации
`list_models`	Просмотр доступных моделей с фильтрацией
`get_model_artifacts`	Доступ к файлам моделей и URL для загрузки
`list_projects`	Обнаружить доступные проекты ClearML
`get_project_stats`	Получить статистику проекта и сводку задач
`find_project_by_pattern`	Найти проекты, соответствующие шаблону имени
`find_experiment_in_project`	Найти конкретные эксперименты в проектах
`compare_tasks`	Сравнить несколько задач по определенным метрикам
`search_tasks`	Расширенный поиск по имени, тегам, комментариям и многому другому

Возможности

Обнаружение экспериментов: Поиск и анализ ML экспериментов в проектах
Анализ производительности: Сравнение метрик моделей и прогресса тренировки
Метрики в реальном времени: Доступ к скалярам тренировки, кривым валидации и анализу сходимости
Умный поиск: Фильтрация задач по имени, тегам, статусу и пользовательским запросам
Управление артефактами: Получение файлов моделей, датасетов и результатов экспериментов
Кроссплатформенность: Работает со всеми основными AI-ассистентами и редакторами кода

Примеры использования

Покажи мне последние эксперименты в проекте 'computer-vision'

Сравни метрики точности между задачами task-123 и task-456

Какие гиперпараметры у наиболее производительной модели?

Найди все неудачные эксперименты за прошлую неделю

Получи кривые обучения для моей последней тонкой настройки BERT

Ресурсы

GitHub Repository

Примечания

Требует аккаунт ClearML с валидными API credentials в ~/.clearml/clearml.conf. Предоставляет 14 комплексных инструментов для анализа ML экспериментов. Совместим с Zed Editor, OpenHands, Roo-Cline и любыми приложениями с поддержкой MCP.