Trackio в качестве API и MCP-сервера

Панель Trackio можно настроить для работы в качестве HTTP API-сервера и сервера MCP (Model Context Protocol), что позволяет внешним инструментам и приложениям программно взаимодействовать с данными отслеживания экспериментов, а вам — «общаться с данными экспериментов» на естественном языке с помощью ChatGPT, Claude, Deepseek или различных LLM, поддерживающих MCP. Это делает Trackio идеальным выбором для LLM-агентов, выполняющих автономные ML-эксперименты, поскольку они могут бесшовно регистрировать метрики и запрашивать результаты экспериментов.

Настройка

Установите необязательную зависимость MCP, а затем включите MCP-сервер при запуске дашборда Trackio. Это можно сделать несколькими способами:

pip install "trackio[mcp]"

Вариант 1: команда CLI

trackio show --mcp-server

Вариант 2: Функция Python

import trackio
trackio.show(mcp_server=True)

Вариант 3: Переменная окружения

export GRADIO_MCP_SERVER=True
trackio show

Когда включен режим сервера MCP, Trackio:

• Запускает MCP-сервер streamable-HTTP вместе с панелью управления
• Предоставляет MCP-клиентам инструменты для просмотра проектов, запусков и метрик в режиме только для чтения
• Предоставляет небольшой набор инструментов для изменения данных (удаление/переименование/синхронизация), доступ к которым контролируется токеном записи

Использование API

Trackio предоставляет каждый инструмент MCP в виде простого HTTP-эндпоинта по адресу POST /api/{tool_name}. Тело запроса — JSON; передавайте аргументы в виде {"kwargs": {...}}, {"args": [...]} или просто как плоский объект {"name": value}.

import httpx2

base = "http://127.0.0.1:7860"

projects = httpx2.post(f"{base}/api/get_all_projects").json()["data"]
print("Projects:", projects)

runs = httpx2.post(
    f"{base}/api/get_runs_for_project",
    json={"project": "my-project"},
).json()["data"]
print("Runs:", runs)

values = httpx2.post(
    f"{base}/api/get_metric_values",
    json={"project": "my-project", "run": "run-1", "metric_name": "loss"},
).json()["data"]
print("Loss values:", values)

const base = "http://127.0.0.1:7860";

async function call(name, payload = {}) {
  const res = await fetch(`${base}/api/${name}`, {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify(payload),
  });
  return (await res.json()).data;
}

console.log("Projects:", await call("get_all_projects"));
console.log("Runs:", await call("get_runs_for_project", { project: "my-project" }));
console.log("Loss:", await call("get_metric_values", {
  project: "my-project",
  run: "run-1",
  metric_name: "loss",
}));

# Get all projects
curl -s -X POST http://127.0.0.1:7860/api/get_all_projects \
  -H "Content-Type: application/json" -d '{}'

# Get runs for a project
curl -s -X POST http://127.0.0.1:7860/api/get_runs_for_project \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"project": "my-project"}'

# Get values for a metric
curl -s -X POST http://127.0.0.1:7860/api/get_metric_values \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"project": "my-project", "run": "run-1", "metric_name": "loss"}'

Использование MCP

При запуске в качестве MCP-сервера Trackio предоставляет свои инструменты по единому потоковому HTTP-эндпоинту, к которому могут подключаться совместимые с MCP клиенты (Claude Desktop, Claude Code и т. д.).

URL сервера MCP

Сервер MCP доступен по адресу:

http://127.0.0.1:7860/mcp/

При развёртывании в Hugging Face Space URL будет https://<your-space>.hf.space/mcp/.

Доступные инструменты MCP

Инструменты чтения:

1. get_all_projects – Список всех проектов Trackio на этом сервере.
2. get_runs_for_project – Список запусков для указанного проекта.
3. get_metrics_for_run – Список имен метрик, записанных для запуска.
4. get_metric_values – Получает значения метрик для запуска, при необходимости вблизи определённого шага или момента времени.
5. get_project_summary – Сводные метаданные проекта.
6. get_run_summary – Сводные метаданные запуска.
7. get_system_metrics_for_run – Список имён системных метрик, записанных для запуска.
8. get_system_logs – Получает журналы системных метрик для запуска.
9. get_snapshot – Получить один снимок вокруг шага или временной метки.
10. get_logs – Получить журналы метрик для запуска.
11. get_alerts – Получает оповещения для проекта, с необязательной фильтрацией по запуску или уровню.
12. get_settings – Возвращает настройки панели управления и конфигурацию ресурсов.

Инструменты мутации (требуется доступ на запись — см. ниже):

13. delete_run – Удаляет run.
14. rename_run – Переименовать run.
15. trigger_sync – Запускает экспорт/синхронизацию с Hugging Face.

Права записи для инструментов мутации

Инструменты мутации защищены:

• Local dashboard: аргумент write_token . Токен выводится в терминал при запуске trackio show ((он также встроен в ?write_token=... в URL дашборда, который выводится при запуске). Например:
  Скопировано

  {"project": "my-project", "run": "run-1", "write_token": "<token from startup output>"}

• Hugging Face Spaces: передайте аргумент hf_token с правами на запись в репозиторий Space. В этом случае локальный write_token не используется.

Инструменты чтения никогда не требуют токен.

Конфигурация клиента MCP

Чтобы добавить Trackio в клиенты, поддерживающие streamable-HTTP MCP-серверы, используйте конфигурацию вида:

{
  "mcpServers": {
    "trackio": {
      "url": "http://127.0.0.1:7860/mcp/"
    }
  }
}