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轨迹输入输出-mcp

轨迹输入输出-mcp

作者：fcakyon3 星标更新：2025-08-03
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

trackio-mcp

PyPI 版本 许可证：MIT CI

支持通过模型上下文协议（MCP）进行 trackio 实验跟踪的 MCP 服务器

此包使 AI 代理能够通过模型上下文协议（MCP）观察并交互于 trackio 实验。只需在导入 trackio 之前导入 trackio_mcp 即可自动启用 MCP 服务器功能。

功能

  • 零代码集成：只需在导入 trackio 之前导入 trackio_mcp
  • 自动 MCP 服务器：在所有 trackio 部署中启用 MCP 服务器（本地及 Spaces）
  • 丰富的工具集：将 trackio 功能作为 MCP 工具暴露给 AI 代理
  • 与 Spaces 兼容：无缝支持 Hugging Face Spaces 部署
  • 即插即用：无需更改现有的 trackio 代码

安装

pip install trackio-mcp

或者安装开发依赖：

pip install trackio-mcp[dev]

快速开始

基础使用

只需在导入 trackio 之前导入 trackio_mcp：

import trackio_mcp  # 启用 MCP 服务器功能
import trackio as wandb

# 您的现有 trackio 代码无需更改
wandb.init(project="my-experiment")
wandb.log({"loss": 0.1, "accuracy": 0.95})
wandb.finish()

MCP 服务器将自动可用于：

  • 本地：http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse
  • Spaces：https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse

使用 MCP 部署到 Hugging Face Spaces

import trackio_mcp
import trackio as wandb

# 自动启用 MCP 部署到 Spaces
wandb.init(
    project="my-experiment", 
    space_id="username/my-trackio-space"
)

wandb.log({"loss": 0.1})
wandb.finish()

独立 MCP 服务器

启动一个专用的 MCP 服务器用于 trackio 工具：

from trackio_mcp.tools import launch_trackio_mcp_server

# 在端口 7861 上启动独立 MCP 服务器
launch_trackio_mcp_server(port=7861, share=False)

可用的 MCP 工具

连接后，AI 代理可以使用这些 trackio 工具：

核心工具（通过 Gradio API）

  • log：将指标记录到 trackio 运行中
  • upload_db_to_space：将本地数据库上传到 Space

扩展工具（通过 trackio-mcp）

  • get_projects：列出所有 trackio 项目
  • get_runs：获取特定项目的运行
  • filter_runs：按名称模式过滤运行
  • get_run_metrics：获取特定运行的指标数据
  • get_available_metrics：获取项目的所有可用指标名称
  • load_run_data：加载并处理运行数据，可选平滑处理
  • get_project_summary：获取全面的项目统计信息

示例代理交互

Human: "展示我 'image-classification' 项目的最新结果"

Agent: 我会检查您的 trackio 项目并获取最新结果。

[工具: get_projects] → 查找 "image-classification" 项目
[工具: get_runs] → 获取 "image-classification" 的运行
[工具: get_run_metrics] → 获取最新运行的指标
[工具: get_available_metrics] → 获取指标名称

Agent: 您最新的图像分类运行达到了 94.2% 的准确率，最终损失为 0.18。该模型训练了 50 个周期，在第 45 个周期时验证准确率达到最高 94.7%。

MCP 客户端配置

<details> <summary><b>Claude Desktop</b></summary>

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）或等效文件：

公共 Spaces:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

私有 Spaces/数据集:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "https://your-private-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_HF_TOKEN"
      }
    }
  }
}

本地开发:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}
</details> <details> <summary><b>Claude Code</b></summary>

更多信息请参阅 Claude Code MCP 文档。

公共 Spaces:

claude mcp add --transport sse trackio https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse

私有 Spaces/数据集:

claude mcp add --transport sse --header "Authorization: Bearer YOUR_HF_TOKEN" trackio https://your-private-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse

本地开发:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}
</details> <details> <summary><b>Cursor</b></summary>

添加到您的 Cursor ~/.cursor/mcp.json 文件或在项目文件夹中创建 .cursor/mcp.json。更多信息请参阅 Cursor MCP 文档。

公共 Spaces:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

私有 Spaces/数据集:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "https://your-private-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_HF_TOKEN"
      }
    }
  }
}

本地开发:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}
</details> <details> <summary><b>Windsurf</b></summary>

添加到您的 Windsurf MCP 配置文件。更多信息请参阅 Windsurf MCP 文档。

公共 Spaces:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "serverUrl": "https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

私有 Spaces/数据集:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "serverUrl": "https://your-private-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_HF_TOKEN"
      }
    }
  }
}

本地开发:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "serverUrl": "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}
</details> <details> <summary><b>VS Code</b></summary>

添加到 .vscode/mcp.json。更多信息请参阅 VS Code MCP 文档。

公共 Spaces:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "trackio": {
        "type": "http",
        "url": "https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
      }
    }
  }
}

私有 Spaces/数据集:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "trackio": {
        "type": "http", 
        "url": "https://your-private-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer YOUR_HF_TOKEN"
        }
      }
    }
  }
}

本地开发:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "trackio": {
        "type": "http",
        "url": "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse"
      }
    }
  }
}
</details> <details> <summary><b>Gemini CLI</b></summary>

添加到项目目录中的 mcp.json。详情请参阅 Gemini CLI 配置。

公共 Spaces:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse"]
    }
  }
}

私有 Spaces/数据集:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "command": "npx", 
      "args": ["mcp-remote", "https://your-private-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse"],
      "env": {
        "HF_TOKEN": "YOUR_HF_TOKEN"
      }
    }
  }
}

本地开发:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse"]
    }
  }
}
</details> <details> <summary><b>Cline</b></summary>

创建 .cursor/mcp.json（或等效于您的 IDE）：

公共 Spaces:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "https://your-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

私有 Spaces/数据集:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "https://your-private-space.hf.space/gradio_api/mcp/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_HF_TOKEN"
      }
    }
  }
}

本地开发:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}
</details>

配置

环境变量

  • TRACKIO_DISABLE_MCP：设置为 "true" 以禁用 MCP 功能（默认：启用 MCP）

程序控制

import os
os.environ["TRACKIO_DISABLE_MCP"] = "true"  # 禁用 MCP
import trackio_mcp  # 不启用 MCP
import trackio

工作原理

trackio-mcp 使用猴子补丁来自动：

  1. 启用 MCP 服务器：在所有 Gradio 启动时设置 mcp_server=True
  2. 启用 API：设置 show_api=True 以公开 Gradio API 端点
  3. 添加工具：注册额外的 trackio 特定 MCP 工具
  4. 保留兼容性：无需更改现有的 trackio 代码

该包修补了：

  • gradio.Blocks.launch() - 核心 Gradio 启动方法
  • trackio.ui.demo.launch() - Trackio 仪表板启动
  • 在 /gradio_api/mcp/sse 添加新的 MCP 端点

部署示例

本地开发

import trackio_mcp
import trackio

# 启动本地跟踪并启用 MCP
trackio.show()  # 仪表板 + MCP 服务器在 http://localhost:7860

公共 Spaces 部署

import trackio_mcp
import trackio as wandb

# 部署到支持 MCP 的公共 Spaces
wandb.init(
    project="public-model",
    space_id="username/model-tracking"
)

wandb.log({"epoch": 1, "loss": 0.5})
wandb.finish()

私有 Spaces/数据集部署

import trackio_mcp
import trackio as wandb

# 部署到带有私有数据集的私有 Spaces
wandb.init(
    project="private-model",
    space_id="organization/private-model-tracking",  # 私有空间
    dataset_id="organization/private-model-metrics"  # 私有数据集
)

wandb.log({"epoch": 1, "loss": 0.5})
wandb.finish()

CLI 接口

# 启动独立 MCP 服务器
trackio-mcp server --port 7861

# 检查状态和配置
trackio-mcp status

# 测试 MCP 服务器功能
trackio-mcp test --url http://localhost:7860

安全注意事项

  • 私有 Spaces：使用 HF 令牌对私有空间/数据集进行身份验证
  • 访问控制：MCP 服务器继承 trackio 的访问控制
  • 网络安全：考虑生产部署的防火墙规则
  • 令牌管理：安全存储 HF 令牌，使用环境变量

故障排除

MCP 服务器不可用

import trackio_mcp
import trackio

# 检查是否禁用了 MCP
import os
print("MCP Disabled:", os.getenv("TRACKIO_DISABLE_MCP"))

# 手动验证
trackio.show()  # 查看输出中的 MCP 服务器 URL

连接问题

  1. 检查 URL：确保正确的 /gradio_api/mcp/sse 端点
  2. 认证：为私有 Spaces/数据集添加 Bearer 令牌
  3. 网络：验证防火墙/代理设置
  4. 依赖项：确保已安装 gradio[mcp]

工具发现问题

# 手动测试工具
from trackio_mcp.tools import register_trackio_tools

tools = register_trackio_tools()
tools.launch(mcp_server=True)  # 测试工具接口

贡献

  1. 分叉仓库
  2. 安装开发依赖：pip install -e .[dev]
  3. 进行更改
  4. 运行测试：pytest
  5. 提交拉取请求

许可证

MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件。

致谢

为 AI 研究社区精心制作