mdl列车mcp
用于监控和管理培训作业的MCP服务器 模态。专为需要检查长时间GPU训练而不会淹没在日志输出中的LLM而构建。
为什么？
Modal上的训练日志可以是数万行——权重加载条、Omniverse初始化垃圾邮件、8列相同的输出。将所有这些都倾倒在LLM环境中是浪费的，而且经常会遇到资源限制。
此服务器为您提供 可浏览日志：从总结开始，然后深入探讨重要的事情。
| 工具 | 它做什么 |
|---|---|
list_apps | 使用筛选列出正在运行、已部署和最近使用的应用程序 |
get_logs | 使用摘要/窗口/grep模式浏览日志 |
stop_app | 停止正在运行的应用程序 |
这 get_logs 工作流
与其返回一个巨大的斑点， get_logs 有三种模式：
1.摘要（默认） --返回行数、前/后10行以及任何行号错误。小反应，总是有效的。
get_logs(app_id="ap-xxx")
→ {total_lines: 30000, errors: [{line: 847, text: "CUDA error: ..."}], head: [...], tail: [...]}2.窗户 --读取特定范围。就像滚动浏览文件一样。
get_logs(app_id="ap-xxx", window_start=840, window_size=30)
→ 30 lines around the error3.Grep --使用正则表达式和上下文行进行搜索。喜欢 grep -C.
get_logs(app_id="ap-xxx", grep="Error|Traceback", grep_context=15)
→ all errors with 15 lines of surrounding context地标 --通行证 landmark_patterns 在摘要模式下获取目录：
get_logs(app_id="ap-xxx", landmark_patterns=["Iteration \\d+", "success_rate", "checkpoint"])
→ landmarks: [{line: 200, text: "Iteration 1/3000"}, {line: 5000, text: "success_rate: 0.95"}, ...]具有里程碑意义的采样在各种模式中都是公平的——一种模式不会占主导地位。
特性
- 进度条折叠 --tqdm条、HF权重加载和下载已折叠为最新更新（50条进度线→ 1 显示当前状态）
- 根据资源限制自动重试 -如果莫代尔的API拒绝
tail，自动使用较小的值重试，并告诉发生了什么 - 重复数据删除错误 --10000个相同
[Error]线条变成了少数独特的条目 - 区分大小写的错误检测 --不会对指标名称产生假阳性，例如
rot_align_error
设置
1.安装
# Using uv (recommended)
uv pip install mdl-train-mcp
# Or from source
git clone https://github.com/JoshuaSP/mdl-train-mcp
cd mdl-train-mcp
uv venv && uv pip install -e .2.配置模态
确保你有 模态CLI 已安装并验证：
pip install modal
modal setup3.添加到克劳德代码
添加到您的 .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"mdl": {
"command": "mdl-train-mcp",
"env": {
"MODAL_PROFILE": "your-profile"
}
}
}
}或来源：
{
"mcpServers": {
"mdl": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/path/to/mdl-train-mcp", "run", "mdl-train-mcp"],
"env": {
"MODAL_BIN": "/path/to/modal",
"MODAL_PROFILE": "your-profile"
}
}
}
}环境变量
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
MODAL_BIN | 模态CLI二进制文件的路径 | modal |
MODAL_PROFILE | 要使用的模态轮廓 | （默认轮廓） |
工具参考
list_apps
list_apps(state?: string, name_contains?: string)按州筛选("running", "deployed", "stopped", "ephemeral")或名称子字符串。
get_logs
get_logs(
app_id: string,
tail?: number, # log entries to fetch (default 500, max 5000)
since?: string, # "1h", "30m", "2d", or ISO datetime
until?: string,
source?: string, # "stdout", "stderr", "system"
window_start?: number, # line number for window mode
window_size?: number, # lines to return (default 50, max 200)
grep?: string, # regex search (case-insensitive)
grep_context?: number, # context lines around matches (max 30)
landmark_patterns?: string[] # regex patterns for summary landmarks
)stop_app
stop_app(app_id: string)不可逆-终止应用程序及其所有容器。
许可证
麻省理工学院