kubeflow/mcp-apache-spark-history-server
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Kubeflow/MCP-apache-spark-history-server は、https://github.com/kubeflow/mcp-apache-spark-history-server. からインポートされたMCPサーバー候補です。
概要
Kubeflow/MCP-apache-spark-history-server は、https://github.com/kubeflow/mcp-apache-spark-history-server. からインポートされたMCPサーバー候補です。
概要（AI 翻訳）
AIエージェントとエンジニアをApache Spark History Serverに接続し、インテリジェントなジョブ分析、パフォーマンスモニタリング、調査を行う
[!重要]
✨ NEW — Spark History Server CLIが利用可能になりました
スタンドアロンのGoバイナリで、Spark History Serverを*直接端末から**問い合わせる — MCPもAIフレームワークもデーモンプロセスも使いません。ジョブの検査、実行の比較、失敗の調査、Spark REST APIに対するスクリプト作成。
SHS CLI →から始めましょう
このプロジェクトは、Spark History Serverのデータに対して2つのインターフェースを提供します:
🛠️ SHS CLI(shs) |
⚡ MCPサーバー | |
|---|---|---|
| ** について**エンジニア、シェルスクリプト、CI/CD、コーディングエージェント | AIエージェントおよびMCP互換クライアント | |
| メンタルモデル | 「実行したいコマンドは分かっている」 | 「エージェント、このSparkアプリを調査してください」 |
| インストール | 単一の静的バイナリ — 依存関係なし | Python 3.12+、uv |
| 始めましょう | CLIドキュメント→ | MCPドキュメント→ |
📺 実際に動く姿を見てください:
🛠️ SHS CLI(shs)— エンジニアとスクリプトのために
スタンドアロンのGoバイナリ。ターミナル、シェルスクリプト、CI/CDパイプラインから直接Sparkヒストリーサーバーをクエリしてください。
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Kubeflow Spark AI Toolkit
Connect AI agents and engineers to Apache Spark History Server for intelligent job analysis, performance monitoring, and investigation
[!IMPORTANT]
✨ NEW — Spark History Server CLI is now available
A standalone Go binary that queries Spark History Server directly from your terminal — no MCP, no AI framework, no daemon process. Inspect jobs, compare runs, investigate failures, and script against the Spark REST API.
This project provides two interfaces to your Spark History Server data:
🛠️ SHS CLI (shs) |
⚡ MCP Server | |
|---|---|---|
| For | Engineers, shell scripts, CI/CD, coding agents | AI agents and MCP-compatible clients |
| Mental model | “I know the command I want to run” | “Agent, investigate this Spark app” |
| Install | Single static binary — no dependencies | Python 3.12+, uv |
| Get started | CLI docs → | MCP docs → |
📺 See it in action:
🛠️ SHS CLI (shs) — For Engineers & Scripts
A standalone Go binary. Query your Spark History Server directly from the terminal, shell scripts, or CI/CD pipelines. Also works as a skill for coding agents like Claude Code and Kiro.
Install
# Auto-detect latest version, OS, and architecture
VERSION=$(curl -s https://api.github.com/repos/kubeflow/mcp-apache-spark-history-server/releases | grep -m1 '"tag_name": "cli/' | cut -d'"' -f4 | sed 's|cli/||')
OS=$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
ARCH=$(uname -m)
[ "$ARCH" = "x86_64" ] && ARCH="amd64"
[ "$ARCH" = "aarch64" ] && ARCH="arm64"
curl -sSL "https://github.com/kubeflow/mcp-apache-spark-history-server/releases/download/cli%2F${VERSION}/shs-${VERSION}-${OS}-${ARCH}.tar.gz" | tar xzインストール
uvx --from mcp-apache-spark-history-server spark-mcp