Coreshub MCP Server

1、项目结构

src/coreshub_mcp_server/
├── plugins/           # 插件目录，所有工具和提示插件
├── utils/             # 工具函数
│   └── signature.py   # 签名工具函数
├── base_plugin.py     # 工具和提示基类
├── settings.py        # 配置管理
└── server.py          # MCP服务器实现

开始之前请确保安装好 python 和 uv

2、运行

场景一：在Cherry Studio中运行

注⚠️：为保证工具的正确调用，建议使用32B参数以上的模型服务

（1）一键拉取使用

在Cherry Studio的设置——MCP服务器——编辑MCP配置

{
  "mcpServers": {
    "coreshub-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "registryUrl": "http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/coreshub/mcp-server-coreshub",
        "coreshub-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "QY_ACCESS_KEY_ID": "基石智算的AK",
        "QY_SECRET_ACCESS_KEY": "基石智算的SK",
        "CORESHUB_USER_ID": "基石智算的账户ID"
      }
    }
  }
}

（2）从github下载到本地后使用

在Cherry Studio的设置——MCP服务器——添加服务器，进入编辑模式

对于macOS系统:

类型选择：

stdio

命令填写:

sh

参数填写:

-c
cd 项目根目录路径 && uv run coreshub-mcp-server

环境变量填写:

QY_ACCESS_KEY_ID=基石智算的AK
QY_SECRET_ACCESS_KEY=基石智算的SK
CORESHUB_USER_ID=基石智算的账户ID

对于windows系统:

类型选择：

stdio

命令填写:

cmd

参数填写:

/c
cd 项目根目录路径 && uv run coreshub-mcp-server

环境变量填写:

QY_ACCESS_KEY_ID=基石智算的AK
QY_SECRET_ACCESS_KEY=基石智算的SK
CORESHUB_USER_ID=基石智算的账户ID

场景二：命令行操作（需实现client）

（1）首先配置环境变量

可以在代码中配置，在settings.py中配置

class Settings:
    access_key = os.getenv("QY_ACCESS_KEY_ID", "基石智算的AK")
    secret_key = os.getenv("QY_SECRET_ACCESS_KEY", "基石智算的SK")
    user_id = os.getenv("CORESHUB_USER_ID", "基石智算的账户ID")

或者在本机系统环境变量配置

export QY_ACCESS_KEY_ID="基石智算的AK"
export QY_SECRET_ACCESS_KEY="基石智算的SK"
export CORESHUB_USER_ID="基石智算的账户ID"

（2）在项目根目录使用 `uv`检查服务状态

uv run src/coreshub_mcp_server

命令行参数

--debug: 启用调试模式，输出详细日志
--list-plugins: 列出所有已加载的插件
--log-file: 指定日志文件路径

3、开发

1、添加新工具

在 src/coreshub_mcp_server/plugins 目录下创建新的Python文件，然后实现 BaseTool 和/或 BasePrompt 的子类。工具和提示现在是分离的概念，可以根据需要只实现其中一种或两种。

（1）工具实现示例:

from coreshub_mcp_server.base_plugin import BaseTool


class MyTool(BaseTool):
    tool_name = "my_tool"
    tool_description = "我的自定义工具"

    @staticmethod
    def model_json_schema():
        return {
            "type": "object",
            "properties": {
                "param": {
                    "type": "string",
                    "description": "参数描述"
                }
            }
        }

    async def execute_tool(self, arguments):
        # 实现工具逻辑
        pass


# 注册工具
MyTool.register()

（2）提示实现示例:

from coreshub_mcp_server.base_plugin import BasePrompt
from mcp.types import PromptArgument


class MyPrompt(BasePrompt):
    prompt_name = "my_prompt"
    prompt_description = "我的自定义提示"
    prompt_arguments = [
        PromptArgument(
            name="param",
            description="参数描述",
            required=False
        )
    ]

    async def execute_prompt(self, arguments=None):
        # 实现提示逻辑
        pass


# 注册提示
MyPrompt.register()

4、可用工具

1、get_epfs_filesystem 返回已经创建的epfs文件系统

zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 容器实例的拥有者ID，可以从上下文字段user_id获取
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

2、get_epfs_bill_info 返回epfs文件系统的账单信息

resource_id
- type: string
- description: 资源ID,从上下文resource_id字段获取
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 容器实例的拥有者ID，从上下文字段user_id获取
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

3、get_container_info 返回已经创建的容器实例，也可根据参数进行查询

limit
- type: integer
- description: 返回结果的最大数量
- default: 10
- required: False
offset
- type: integer
- description: 分页偏移量
- default: 0
- required: False
zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
name
- type: string
- description: 按照实例名字进行模糊搜索
- default: ""
- required: False

4、get_ssh_info 返回特定实例的SSH信息

namespace
- type: string
- description: 容器实例的命名空间,从上下文字段namespace获取
- default: 小写的基石智算账户ID
- required: True
uuid
- type: string
- description: 容器实例的uuid，可以从上下文uuid中获取
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域标识,从上下文获取
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 容器实例的拥有者，可以从上下文字段user_id获取
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 容器实例的拥有者ID，可以从上下文字段user_id获取
- required: True
services
- type: array
- description: 要开启的服务列表
- default: ["ssh", "custom", "node_port"]
- required: True

5、get_distributed_training 返回已经创建的分布式训练任务

end_at
- type: string
- description: 结束时间，格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S
- default: 当前时间
- required: True
start_at
- type: string
- description: 开始时间，格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S
- default: 默认为一周前时间
- required: True
limit
- type: integer
- description: 每页显示的条数
- default: 10
- required: True
offset
- type: integer
- description: 偏移量
- default: 0
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域
- default: 默认为xb3，可选xb2,hb2
- required: True
owner
- type: string
- description: 所有者
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 用户ID
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

6、get_distributed_training_detail_log 返回分布式训练任务的详细日志

end_time
- type: string
- description: 结束时间，格式为纳秒时间戳1745304819402256896
- default: 当前时间
- required: True
start_time
- type: string
- description: 开始时间，格式为纳秒时间戳1745283219402259200
- default: 默认为12小时前
- required: True
fuzzy
- type: boolean
- description: 是否模糊
- default: True
- required: False
reverse
- type: boolean
- description: 是否反转
- default: True
- required: True
size
- type: integer
- description: 每页显示的条数
- default: 100
- required: True
train_uuid
- type: string
- description: 训练ID
- default: 来自上下文train_uuid，如果上下文没有，则需要询问，从get_distributed_training获取
- required: True
zone
- type: string
- description: 区域
- default: 默认为xb3，可选xb2、hb2
- required: True
owner
- type: string
- description: 所有者
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
user_id
- type: string
- description: 用户ID
- default: 基石智算的账户ID
- required: True

7、get_inference_service 返回已经创建的推理服务

zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
key_words
- type: string
- description: 关键字
- default: ""
- required: False
page
- type: integer
- description: 页码
- default: 1
- required: False
size
- type: integer
- description: 每页数量
- default: 10
- required: False

8、get_inference_service_log 返回推理服务日志

zone
- type: string
- description: 区域标识，从上下文获取，选项：xb3,xb2,hb2
- default: xb3
- required: True
owner
- type: string
- description: 用户名
- default: 基石智算的账户ID
- required: True
service_id
- type: string
- description: 服务ID
- default: 来自上下文service_id，如果上下文没有，则需要询问，从get_inference_service获取
- required: True
size
- type: integer
- description: 每页数量
- default: 100
- required: True
reverse
- type: boolean
- description: 是否反转
- default: True
- required: True
start_time
- type: string
- description: 开始UTC时间
- default: 默认为24小时前时间，格式为%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z
- required: False
end_time
- type: string
- description: 结束UTC时间
- default: 默认为当前时间，格式为%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z
- required: False

mcp-server-coreshub

Use This MCP server To

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Coreshub MCP Server

1、项目结构

开始之前请确保安装好 python 和 uv

2、运行

场景一：在Cherry Studio中运行

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（2）从github下载到本地后使用

对于macOS系统:

对于windows系统:

场景二：命令行操作（需实现client）

（1）首先配置环境变量

（2）在项目根目录使用 `uv`检查服务状态

命令行参数

3、开发

1、添加新工具

（1）工具实现示例:

（2）提示实现示例:

4、可用工具

1、get_epfs_filesystem 返回已经创建的epfs文件系统

2、get_epfs_bill_info 返回epfs文件系统的账单信息

3、get_container_info 返回已经创建的容器实例，也可根据参数进行查询

4、get_ssh_info 返回特定实例的SSH信息

5、get_distributed_training 返回已经创建的分布式训练任务

6、get_distributed_training_detail_log 返回分布式训练任务的详细日志

7、get_inference_service 返回已经创建的推理服务

8、get_inference_service_log 返回推理服务日志

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2、运行

场景一：在Cherry Studio中运行

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（2）从github下载到本地后使用

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场景二：命令行操作（需实现client）

（1）首先配置环境变量

（2）在项目根目录使用 uv检查服务状态

命令行参数

3、开发

1、添加新工具

（1）工具实现示例:

（2）提示实现示例:

4、可用工具

1、get_epfs_filesystem 返回已经创建的epfs文件系统

2、get_epfs_bill_info 返回epfs文件系统的账单信息

3、get_container_info 返回已经创建的容器实例，也可根据参数进行查询

4、get_ssh_info 返回特定实例的SSH信息

5、get_distributed_training 返回已经创建的分布式训练任务

6、get_distributed_training_detail_log 返回分布式训练任务的详细日志

7、get_inference_service 返回已经创建的推理服务

8、get_inference_service_log 返回推理服务日志

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（2）在项目根目录使用 `uv`检查服务状态