Weights & Biases MCP Server - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

Weights & Biases MCP Server 是一个用于查询和管理机器学习实验数据的服务，特别适用于需要高效分析和报告实验结果的场景。

核心功能

1. 查询 W&B 实验数据：通过 GraphQL 查询 Projects, Runs, Artifacts, Sweeps, Reports 等数据。
2. Weave 追踪数据查询：支持强大的过滤、排序和分页功能，可返回完整数据或仅返回元数据以避免上下文窗口过大。
3. 高效计数：快速统计匹配过滤条件的 Weave 追踪数量，不返回具体数据。
4. 创建报告：生成包含 Markdown 文本和 HTML 渲染的可视化图表的 W&B 报告，便于共享和存档。

适用场景

1. 机器学习实验数据的高效查询和分析。
2. 生成和共享实验分析报告。
3. 需要快速统计和过滤大量实验数据的场景。

工具列表

1. query_wandb_gql_tool：执行任意 GraphQL 查询，获取 W&B 实验跟踪数据。
2. query_weave_traces_tool：查询 Weave 追踪数据，支持过滤、排序和分页。
3. count_weave_traces_tool：高效统计 Weave 追踪数量。
4. create_wandb_report_tool：创建包含文本和图表的 W&B 报告。

常见问题解答

1. Error: spawn uv ENOENT：
2. 原因：uv 包管理器未安装或不可访问。
3. 解决方案：
   1. 安装 uv：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   2. 创建符号链接：sudo ln -s ~/.local/bin/uv /usr/local/bin/uv
   3. 重启应用或 IDE。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 uv 包管理器。
   bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装教程

1. 克隆仓库并进入目录：
   bash
git clone https://github.com/wandb/mcp-server.git
cd mcp-server && uv venv && source .venv/bin/activate
2. 安装依赖：
   bash
uv pip install -e .
3. 配置 .env 文件：
   WANDB_API_KEY=your_api_key_here

调试方式

1. 启动服务器：
   bash
uv run src/mcp_server/server.py
2. 客户端配置（以 Claude Desktop 为例）：
   json
"mcpServers": {
"weights_and_biases": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PROJECT",
"run",
"src/mcp_server/server.py"
]
}
}