MCP
Сервер для запросов к данным Weights & Biases: runs, sweeps, Weave traces и создание отчетов.
Описание
Это MCP-сервер на Python для интеграции с Weights & Biases, позволяющий LLM-клиентам (Cursor, Claude) запрашивать экспериментальные данные (runs, sweeps), Weave traces, evaluations и datasets. Поддерживает wandbot для помощи по W&B, создание отчетов с текстом и графиками. Идеально для ML-разработки: автоматизация анализа экспериментов, мониторинг и документирование результатов. Установка через uv, с аутентификацией WANDB_API_KEY.
Возможности
Запросы к W&B runs и sweeps
Выполнение запросов к экспериментальным данным через query_wandb_tool для анализа и фильтрации.
Работа с Weave traces
Запросы traces, evaluations и datasets с фильтрацией, сортировкой и пагинацией; подсчет traces без полного возврата данных.
Поддержка через wandbot
Доступ к RAG-агенту для вопросов по функциям Weights & Biases и помощи в использовании.
Создание отчетов
Генерация W&B Reports с markdown-текстом и HTML-визуализациями для сохранения анализа.
Список сущностей
Получение доступных W&B entities и projects для контекста при построении запросов.
Установка
Сначала установите uv: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh или brew install uv. Затем для ручной установки добавьте в конфиг MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"wandb": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server",
"wandb_mcp_server"
],
"env": {
"WANDB_API_KEY": "your_wandb_api_key"
}
}
}
}
Выполните uvx wandb login для аутентификации.