kubeflow/mcp-apache-spark-history-server
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
kubeflow/mcp-apache-spark-history-server — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/kubeflow/mcp-apache-spark-history-server.
Обзор
kubeflow/mcp-apache-spark-history-server — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/kubeflow/mcp-apache-spark-history-server.
Обзор (машинный перевод)
Подключить агентов и инженеров ИИ к Apache Spark History Server для интеллектуального анализа заданий, мониторинга производительности и расследования
[! ВАЖНО]
✨ НОВИНКА — Spark History Server CLI теперь доступна
Автономный Go бинарный файл, который отправляет запросы к Spark History Server напрямую с вашего терминала — без MCP, без AI-фреймворка, без демонического процесса. Проверяйте задания, сравнивайте запуски, проверяйте сбои и пишите скрипты против Spark REST API.
Начните с SHS CLI →
Этот проект предоставляет два интерфейса для данных Spark History Server:
🛠️ SHS CLI (shs) |
⚡ MCP сервер | |
|---|---|---|
| Для | Инженеры, shell-скрипты, CI/CD, кодирующие агенты | AI-агенты и совместимые с MCP клиенты |
| Ментальная модель | “Я знаю команду, которую хочу выполнить” | “Агент, расследуй это приложение Spark” |
| Установить | Одиночный статический двоичный файл — без зависимостей | Python 3.12+, uv |
| Начните | Документация CLI → | Документация MCP → |
📺 Посмотрите это в действии:
🛠️ SHS CLI (shs) — Для инженеров и скриптов
Самостоятельный Go бинарный файл. Запросите Spark History Server напрямую из терминала, shell-скриптов или CI/CD конвейеров.
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
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 xzУстановка
uvx --from mcp-apache-spark-history-server spark-mcp