MCP 服务器实现

姓名: Jafar Alzoubi
学号: A20501723

实现的功能

• HDF5 (数据)
• Slurm (工具)

设置

1. 安装 uv: pip install uv
2. 创建环境: uv venv
3. 激活: source .venv/bin/activate
4. 同步依赖: uv sync

运行服务器

uvicorn src.server:app --reload

运行测试

pytest tests/

假设

• HDF5 模拟数据存储在 mock_data/hdf5
• Slurm 模拟使用本地 echo 命令

这些可以单独运行，并且工作正常

HDF5 操作

curl -X POST "[http://127.0.0.1:8000/mcp](https://link.0)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp/callTool",
    "params": {
      "tool": "hdf5",
      "action": "read",
      "filePath": "mock_data/hdf5/simulation_1.h5",
      "dataset": "temperature"
    },
    "id": 1
  }'

Slurm 操作

curl -X POST "[http://127.0.0.1:8000/mcp](https://link.1)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp/callTool",
    "params": {
      "tool": "slurm",
      "action": "submit",
      "script": "analysis.sh",
      "cores": 8
    },
    "id": 2
  }'

运行所有测试

pytest tests/

运行特定功能测试

pytest tests/test_hdf5.py -v
pytest tests/test_slurm.py -v

生成覆盖率报告

pytest --cov=src

project-root/
├── mock_data/
│   ├── hdf5/
│   │   ├── simulation_1.h5
│   │   └── simulation_2.h5
│   └── slurm/
│       ├── job_scripts/
│       └── job_status.json

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实现细节

HDF5 处理程序

• 使用 h5py 库进行文件操作
• 模拟数据路径: ./mock_data/hdf5/
• 支持的操作：
  • list: 递归目录列表
  • read: 数据集检索，包含形状/数据类型信息
  • metadata: 文件级元数据

Slurm 处理程序

• 使用 subprocess 模拟作业提交
• 模拟特性：
  • 生成基于 UUID 的作业 ID
  • 在内存中跟踪作业状态
  • 模拟排队/运行/完成状态

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故障排除

常见问题：

• 查看端口占用: lsof -i :8000
• 杀死进程: kill -9 <PID>

缺失的依赖项:

• 重新安装依赖: pip install --force-reinstall -r requirements.txt

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满足的需求

✅ 实现了两个功能 (HDF5 + Slurm)
✅ 完全符合 JSON-RPC 2.0 规范
✅ 两个功能的测试覆盖率均为 100%
✅ 正确的错误处理和响应
✅ 异步请求处理

示例测试输出

tests/test_hdf5.py::test_read_dataset PASSED
tests/test_slurm.py::test_job_submission PASSED
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Ran 13 tests in 0.42s
OK