MLC Bakery

一个基于Python的服务，用于管理机器学习模型的来源和谱系，使用FastAPI和SQLAlchemy构建。支持Croissant元数据验证。

功能

• 数据集管理，支持集合
• 实体追踪
• 活动日志
• 来源关系追踪
• RESTful API端点

使用Docker运行

1. 设置环境变量： 在项目根目录中创建一个.env文件，复制示例文件：

   cp env.example .env
   

2. 启动docker容器： 面包房依赖于Postgres数据库和Typesense进行搜索。MCP服务器通过REST调用API服务器，然后API服务器调用持久层。

   docker compose up -d
   

3. 运行数据库迁移： 使用Alembic应用最新的数据库模式。uv run在项目的管理环境中执行命令。

   docker compose exec db psql -U postgres -c "create DATABASE mlcbakery;"
   docker compose exec api alembic upgrade head
   

访问面包房

默认情况下，API将在本地主机上可用。

• Swagger UI: http://bakery.localhost/docs
• ReDoc: http://bakery.localhost/redoc
• 可流式传输的MCP HTTP: http://mcp.localhost/mcp （您可能需要将其添加到您的/etc/hosts文件中以进行本地开发）

本地运行服务器

前提条件

• Python 3.12+
• uv（Python包管理器）

开发步骤

1. 克隆仓库：

   git clone git@github.com:jettyio/mlcbakery.git
   cd mlcbakery
   

2. 安装依赖项： uv使用pyproject.toml来管理依赖项。如果不存在虚拟环境，它会自动创建。

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

   pip install poetry uvicorn
   uv run poetry install --no-interaction --no-ansi --no-root --with mcp
   

   使用uvicorn启动FastAPI应用程序：

   # 确保您的.env文件存在，并包含DATABASE_URL
   uv run uvicorn mlcbakery.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port  8000
   

认证

面包房设置为使用两种方法认证请求：JWT令牌和“主管理员令牌”。两者都在ENV变量（.env文件）中配置。JWT令牌和主管理员令牌都应作为“Bearer”授权头值提供。

• ADMIN_AUTH_TOKEN：固定值，用户需要提供的令牌以获得管理员权限（对所有资源的无限制访问）。
• JWT_VERIFICATION_STRATEGY：可信JWT令牌发行者的URL，例如Clerk。我们有一个可以使用的开发实例的Clerk。您可以通过flows.jetty.io（alpha）注册账户，或联系dev@jetty.io获取Jetty云的访问权限。

运行测试

测试配置为针对由DATABASE_URL环境变量定义的PostgreSQL数据库运行。您可以使用与开发环境相同的数据库，或者根据需要在.env文件中配置单独的测试数据库（调整连接字符串）。

# 确保DATABASE_URL已在您的环境或.env文件中设置
uv run pytest