Добавить сервер
  1. Каталог MCP
  2. cerebrixos-org
  3. cerebrixos-org/tuning-engines-cli
cerebrixos-org/tuning-engines-cli

cerebrixos-org/tuning-engines-cli

от cerebrixos-org
MCP сервер Tuning Engines - governed AI runtime для управления fine-tuning, RBAC и трассировкой через единый API. Помогает разработчикам дообучать модели под код (агент Cody) и исправление багов (SIERA), а также управлять workflow агентов и инференсом.

Tuning Engines CLI & MCP Server

tuning-engines-cli MCP server

npm version MCP Registry License: MIT

Govern every AI workflow through one API.

Tuning Engines is a governed AI runtime for model, agent, skill, and MCP workflows. Route inference through one OpenAI-compatible API, apply RBAC and traffic policies, request approvals for high-risk actions, inspect traces and usage, and connect durable orchestration frameworks such as LangGraph and Temporal. The same CLI and MCP server also manage domain-specific fine-tuning of open-source models.

Training Agents

Tuning Engines uses specialized agents that control how your data is analyzed and converted into training data. Each agent produces a different kind of domain-specific fine-tuned model optimized for its use case. Current agents focus on code, with more coming for customer support, data extraction, security review, ops, and other domains.

Cody (code_repo) — Code Autocomplete Agent

Cody fine-tunes on your GitHub repo using QLoRA (4-bit quantized LoRA) via the Axolotl framework (HuggingFace Transformers + PEFT). It learns your codebase's patterns, naming conventions, and project structure to produce a fast, lightweight adapter optimized for real-time completions.

approve_approval

Подтвердить ожидающий запрос на утверждение политики. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Подтвердить ожидающий запрос на утверждение политики. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры

  • idstringобязательный

    Approval request ID

cancel_evaluation

Отменить выполняющуюся или находящуюся в очереди оценку.

Отменить выполняющуюся или находящуюся в очереди оценку.

Параметры

  • evaluation_idstringобязательный

    Evaluation ID to cancel

cancel_job

Отменить выполняющееся или стоящее в очереди задание точной настройки. Задание будет оплачено за уже использованное время GPU.

Отменить выполняющееся или стоящее в очереди задание точной настройки. Задание будет оплачено за уже использованное время GPU.

Параметры

  • job_idstringобязательный

    Job ID to cancel

catalog_export_status

Проверяет статус операции экспорта в Marketplace. Возвращает статус, информацию о списании и все сообщения об ошибках.

Проверяет статус операции экспорта в Marketplace. Возвращает статус, информацию о списании и все сообщения об ошибках.

Параметры

  • model_idstringобязательный

    Catalog model ID (UUID)

  • export_idstringобязательный

    Export operation ID (UUID)

create_dataset

Создайте метаданные набора данных для дообучения или оценки. Используйте CLI или веб-интерфейс, когда импорт из S3 требует настройки учётных данных.

Создайте метаданные набора данных для дообучения или оценки. Используйте CLI или веб-интерфейс, когда импорт из S3 требует настройки учётных данных.

Параметры

  • namestringобязательный

    Name for the dataset

  • descriptionstring

    Description of the dataset contents

  • source_typestringобязательный

    Source type (e.g. 's3')

  • s3_urlstring

    S3 URL of the dataset (e.g. s3://bucket/path/data.jsonl)

  • for_evaluationboolean

    Whether this dataset is for evaluation (default: false)

create_evaluation

Создайте новую оценку модели. Запустите вашу обученную модель или базовую модель на наборе данных с помощью выбранных оценщиков. Используйте list_evaluators, чтобы увидеть доступные оценщики (например, code_execution, similarity, llm_judge).

Создайте новую оценку модели. Запустите вашу обученную модель или базовую модель на наборе данных с помощью выбранных оценщиков. Используйте list_evaluators, чтобы увидеть доступные оценщики (например, code_execution, similarity, llm_judge).

Параметры

  • namestring

    Name for this evaluation run

  • user_model_idstring

    ID of your trained model to evaluate. Either this or base_model is required.

  • base_modelstring

    HuggingFace model ID to evaluate (e.g. 'Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct'). Either this or user_model_id is required.

  • dataset_idstringобязательный

    ID of the evaluation dataset to use. Must be a dataset marked for_evaluation.

  • evaluator_idsstring[]обязательный

    List of evaluator IDs to run (use list_evaluators to see options)

  • max_samplesnumber

    Maximum samples to evaluate (default: all)

create_job

Точная настройка LLM на репозитории GitHub с помощью Tuning Engines. Модель обучается на паттернах кода, стиле и соглашениях из репозитория. Выберите агента для управления подходом к обучению: ДОСТУПНЫЕ АГЕНТЫ: - agent='code_repo' (Cody) — точная настройка кода на основе LoRA с использованием QLoRA (4-битная квантованная LoRA) через фреймворк Axolotl. Обучается на паттернах кода, соглашениях об именовании и структуре проекта из вашего репозитория, создавая быстрый и лёгкий адаптер. Лучше всего подходит для: автодополнения кода, встроенных подсказок, автодополнения по табуляции, подстройки под стиль кода. - agent='sera_code_repo' (SIERA) — специалист по исправлению ошибок на основе подхода Open Coding Agents от AllenAI. Генерирует синтетические пары для обучения на исправлении ошибок из вашего репозитория, получая модель, которая понимает типичные сбои и принятые в вашей кодовой базе методы исправления. Лучше всего подходит для: отладки, разрешения ошибок, генерации патчей, анализа первопричин. Поддерживает quality_tier='low' (быстрее) или quality_tier='high' (глубокий анализ, больше данных для обучения). ПОДДЕРЖИВАЕМЫЕ БАЗОВЫЕ МОДЕЛИ (по размеру): - 3B: Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct - 7-8B: codellama/CodeLlama-7b-hf, deepseek-ai/deepseek-coder-7b-instruct-v1.5, Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, Qwen/Qwen3-8B - 13-15B: codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf, bigcode/starcoder2-15b, Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, Qwen/Qwen3-14B - 22-27B: mistralai/Codestral-22B-v0.1, google/gemma-2-27b - 30-34B: deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct, codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf, Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen/Qwen3-32B - 70-72B: codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf, meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct, Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct ТИПОВОЙ РАБОЧИЙ ПРОЦЕСС: сначала estimate_job для проверки стоимости, затем create_job, потом job_status для отслеживания прогресса.

Точная настройка LLM на репозитории GitHub с помощью Tuning Engines. Модель обучается на паттернах кода, стиле и соглашениях из репозитория. Выберите агента для управления подходом к обучению: ДОСТУПНЫЕ АГЕНТЫ: - agent='code_repo' (Cody) — точная настройка кода на основе LoRA с использованием QLoRA (4-битная квантованная LoRA) через фреймворк Axolotl. Обучается на паттернах кода, соглашениях об именовании и структуре проекта из вашего репозитория, создавая быстрый и лёгкий адаптер. Лучше всего подходит для: автодополнения кода, встроенных подсказок, автодополнения по табуляции, подстройки под стиль кода. - agent='sera_code_repo' (SIERA) — специалист по исправлению ошибок на основе подхода Open Coding Agents от AllenAI. Генерирует синтетические пары для обучения на исправлении ошибок из вашего репозитория, получая модель, которая понимает типичные сбои и принятые в вашей кодовой базе методы исправления. Лучше всего подходит для: отладки, разрешения ошибок, генерации патчей, анализа первопричин. Поддерживает quality_tier='low' (быстрее) или quality_tier='high' (глубокий анализ, больше данных для обучения). ПОДДЕРЖИВАЕМЫЕ БАЗОВЫЕ МОДЕЛИ (по размеру): - 3B: Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct - 7-8B: codellama/CodeLlama-7b-hf, deepseek-ai/deepseek-coder-7b-instruct-v1.5, Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, Qwen/Qwen3-8B - 13-15B: codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf, bigcode/starcoder2-15b, Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, Qwen/Qwen3-14B - 22-27B: mistralai/Codestral-22B-v0.1, google/gemma-2-27b - 30-34B: deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct, codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf, Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen/Qwen3-32B - 70-72B: codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf, meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct, Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct ТИПОВОЙ РАБОЧИЙ ПРОЦЕСС: сначала estimate_job для проверки стоимости, затем create_job, потом job_status для отслеживания прогресса.

Параметры

  • base_modelstring

    HuggingFace model ID to fine-tune (e.g. 'Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct'). Required unless base_user_model_id is provided. Use list_supported_models to see all options.

  • base_user_model_idstring

    ID of a previously trained model to fine-tune further (iterative training). The base model is resolved automatically. Use list_models to find IDs.

  • output_namestringобязательный

    Name for the resulting fine-tuned model (e.g. 'my-project-cody-7b')

  • repo_urlstringобязательный

    GitHub repository URL to train on (e.g. 'https://github.com/org/repo')

  • branchstring

    Git branch to use (default: main)

  • num_epochsnumber

    Number of training epochs (more = better quality but higher cost)

  • max_examplesnumber

    Maximum training examples to extract from the repo (minimum: 2)

  • agentenum

    Training agent to use. 'code_repo' (Cody) = QLoRA-based fine-tuning for code autocomplete and inline suggestions. 'sera_code_repo' (SIERA) = bug-fix specialist using AllenAI's Open Coding Agents approach. Default: 'code_repo'.

    code_reposera_code_repo
  • quality_tierenum

    Quality tier (SIERA agent only). 'low' = faster, fewer synthetic pairs. 'high' = deeper analysis, more training data, better results. Default: 'low'.

    lowhigh
  • s3_output_bucketstring

    S3 bucket to export the trained model to when server-side credential references are already configured. If omitted, model is stored in Tuning Engines cloud storage. Use the CLI or web UI for raw credential setup.

create_trace

Загрузить или обновить трейс выполнения. Включайте run_id/request_id и нормализованные типы событий, где это возможно. metadata.decision должен содержать только отредактированные сводки. Не включайте секреты. Работает с пользовательским API-токеном или ключом инференса.

Загрузить или обновить трейс выполнения. Включайте run_id/request_id и нормализованные типы событий, где это возможно. metadata.decision должен содержать только отредактированные сводки. Не включайте секреты. Работает с пользовательским API-токеном или ключом инференса.

Параметры

  • dataobjectобязательный

    Trace payload: run_id, request_id, name, runtime, status, metadata, events. Events may include parent_id, request_id, type, status, metadata.decision.

dataset_status

Проверьте статус импорта или обработки набора данных.

Проверьте статус импорта или обработки набора данных.

Параметры

  • dataset_idstringобязательный

    Dataset ID (UUID)

delete_dataset

Удаляет набор данных с платформы.

Удаляет набор данных с платформы.

Параметры

  • dataset_idstringобязательный

    Dataset ID to delete

delete_model

Удалить обученную модель из облачного хранилища.

Удалить обученную модель из облачного хранилища.

Параметры

  • model_idstringобязательный

    Model ID to delete

deny_approval

Отклоняет ожидающий запрос на утверждение политики. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Отклоняет ожидающий запрос на утверждение политики. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры

  • idstringобязательный

    Approval request ID

doctor_simulate

Запустите симуляцию Inference Doctor для отладки доступа, ролей, endpoint, политик и ресурсов.

Запустите симуляцию Inference Doctor для отладки доступа, ролей, endpoint, политик и ресурсов.

Параметры

  • payloadobjectобязательный

    Simulation payload

estimate_evaluation

Получите смету оценки перед её запуском.

Получите смету оценки перед её запуском.

Параметры

  • user_model_idstring

    ID of your trained model

  • base_modelstring

    Or a HuggingFace model ID

  • dataset_idstringобязательный

    Evaluation dataset ID

  • evaluator_idsstring[]обязательный

    List of evaluator IDs

  • max_samplesnumber

    Max samples to evaluate

estimate_job

Оценивает стоимость задачи дообучения до её отправки. Возвращает предполагаемую стоимость, диапазон стоимости, текущий баланс и информацию о том, достаточно ли баланса. Всегда рассчитывай стоимость перед созданием задачи.

Оценивает стоимость задачи дообучения до её отправки. Возвращает предполагаемую стоимость, диапазон стоимости, текущий баланс и информацию о том, достаточно ли баланса. Всегда рассчитывай стоимость перед созданием задачи.

Параметры

  • base_modelstring

    HuggingFace model ID (e.g. 'Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct'). Required unless base_user_model_id is provided.

  • base_user_model_idstring

    ID of a previously trained model. The base model is resolved automatically.

  • num_epochsnumber

    Training epochs

  • max_examplesnumber

    Maximum examples

  • repo_size_mbnumber

    Approximate repository size in MB (helps refine the estimate)

  • use_casestring

    Agent to use for the estimate (e.g. 'code_repo' for Cody, 'sera_code_repo' for SIERA). Defaults to code_repo.

evaluation_status

Получить текущий статус оценки, включая прогресс и текущие показатели.

Получить текущий статус оценки, включая прогресс и текущие показатели.

Параметры

  • evaluation_idstringобязательный

    Evaluation ID (UUID)

generate_policy_draft

Сгенерируйте черновик AGT YAML с помощью AI. Черновики отключены/скрыты и должны быть явно проверены, протестированы и сохранены. Не включайте секретные данные.

Сгенерируйте черновик AGT YAML с помощью AI. Черновики отключены/скрыты и должны быть явно проверены, протестированы и сохранены. Не включайте секретные данные.

Параметры

  • promptstringобязательный

    Natural-language policy intent without secrets

  • scopestring

    Optional AGT scope such as all, mcp_tool, agent, skill, or chat_tool

get_account

Получите данные и настройки своей учетной записи Tuning Engines.

Получите данные и настройки своей учетной записи Tuning Engines.

Параметры

Без параметров.

get_balance

Проверьте баланс счета и последние транзакции в Tuning Engines.

Проверьте баланс счета и последние транзакции в Tuning Engines.

Параметры

Без параметров.

get_catalog_model

Получите подробную информацию о конкретной предобученной модели или наборе данных из Marketplace, включая описание, цены и варианты экспорта.

Получите подробную информацию о конкретной предобученной модели или наборе данных из Marketplace, включая описание, цены и варианты экспорта.

Параметры

  • model_idstringобязательный

    Catalog model ID (UUID)

get_inference_jwt

Получите JWT-токен для аутентификации в API инференса Tuning Engines. Используйте его для прямых вызовов API к эндпоинту инференса.

Получите JWT-токен для аутентификации в API инференса Tuning Engines. Используйте его для прямых вызовов API к эндпоинту инференса.

Параметры

Без параметров.

get_inference_token

Обменивает ключ инференса (sk-te-...) на краткоживущий JWT-токен инференса. Это работает только когда этот MCP-сервер настроен с ключом инференса вместо пользовательского API-токена.

Обменивает ключ инференса (sk-te-...) на краткоживущий JWT-токен инференса. Это работает только когда этот MCP-сервер настроен с ключом инференса вместо пользовательского API-токена.

Параметры

Без параметров.

inference_capture_show

Покажите настройки захвата запросов для захвата данных тонкой настройки. Секретные значения не возвращаются.

Покажите настройки захвата запросов для захвата данных тонкой настройки. Секретные значения не возвращаются.

Параметры

Без параметров.

inference_capture_update

Обновите настройки захвата запросов. Используйте ссылки на credential_source_id; необработанные облачные секреты отклоняются MCP.

Обновите настройки захвата запросов. Используйте ссылки на credential_source_id; необработанные облачные секреты отклоняются MCP.

Параметры

  • dataobjectобязательный

    Capture settings

inference_usage

Получить статистику использования inference API: количество запросов, использование токенов и стоимость.

Получить статистику использования inference API: количество запросов, использование токенов и стоимость.

Параметры

  • start_datestring

    Start date (YYYY-MM-DD)

  • end_datestring

    End date (YYYY-MM-DD)

  • modelstring

    Filter by model name

job_status

Получить актуальный статус fine-tuning job, включая текущее состояние, использованные GPU-минуты, ориентировочную стоимость, остаток на балансе и прогресс доставки. Используйте это для мониторинга выполняющейся задачи.

Получить актуальный статус fine-tuning job, включая текущее состояние, использованные GPU-минуты, ориентировочную стоимость, остаток на балансе и прогресс доставки. Используйте это для мониторинга выполняющейся задачи.

Параметры

  • job_idstringобязательный

    Job ID

list_agents

Перечислите доступных агентов, настроенных для вашей организации. Агенты - это ИИ-ассистенты с определёнными возможностями и доступом к инструментам.

Перечислите доступных агентов, настроенных для вашей организации. Агенты - это ИИ-ассистенты с определёнными возможностями и доступом к инструментам.

Параметры

Без параметров.

list_approvals

Перечислить запросы на утверждение политик для текущего тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Перечислить запросы на утверждение политик для текущего тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры

  • statusstring

    pending, approved, denied, or expired

  • limitnumber

    Max results (default 50)

  • offsetnumber

    Offset (default 0)

list_catalog_models

Выводит список доступных готовых моделей и датасетов из Tuning Engines Marketplace. Это активы, принадлежащие платформе, готовые к использованию — их можно экспортировать в ваш S3 bucket. Возвращает название, описание, базовую модель, размер, цену экспорта и категорию.

Выводит список доступных готовых моделей и датасетов из Tuning Engines Marketplace. Это активы, принадлежащие платформе, готовые к использованию — их можно экспортировать в ваш S3 bucket. Возвращает название, описание, базовую модель, размер, цену экспорта и категорию.

Параметры

  • categorystring

    Filter by category (e.g. 'code', 'bug-fix', 'general'). Omit to see all.

list_datasets

Выводит список наборов данных, доступных для обучения и оценки. Наборы данных можно загрузить из S3 и использовать для дообучения или оценки модели.

Выводит список наборов данных, доступных для обучения и оценки. Наборы данных можно загрузить из S3 и использовать для дообучения или оценки модели.

Параметры

  • limitnumber

    Max results (default 20)

list_evaluations

Вывести список оценок моделей. Оценки прогоняют ваши обученные модели на бенчмарк-датасетах с помощью различных оценщиков, чтобы измерить качество.

Вывести список оценок моделей. Оценки прогоняют ваши обученные модели на бенчмарк-датасетах с помощью различных оценщиков, чтобы измерить качество.

Параметры

  • statusstring

    Filter by status: queued, running, succeeded, failed, canceled

  • limitnumber

    Max results (default 20)

list_evaluators

Список доступных оценщиков для оценки модели. Оценщики измеряют разные аспекты качества модели: выполнение кода, схожесть или суждение на основе LLM.

Список доступных оценщиков для оценки модели. Оценщики измеряют разные аспекты качества модели: выполнение кода, схожесть или суждение на основе LLM.

Параметры

Без параметров.

list_inference_models

Выводит список моделей, доступных для инференса через Tuning Engines inference API. Включает как платформенные модели, так и ваши развернутые обученные модели.

Выводит список моделей, доступных для инференса через Tuning Engines inference API. Включает как платформенные модели, так и ваши развернутые обученные модели.

Параметры

Без параметров.

list_insights

Вывести рекомендации Insight Loop.

Вывести рекомендации Insight Loop.

Параметры

  • limitnumber

    Maximum insights (default 20)

  • offsetnumber

    Offset

list_jobs

Выводит список заданий по дообучению на Tuning Engines. Возвращает последние задания с указанием статуса, базовой модели, типа агента, использования GPU и стоимости. Используйте это, чтобы проверить существующие запуски обучения или найти ID задания.

Выводит список заданий по дообучению на Tuning Engines. Возвращает последние задания с указанием статуса, базовой модели, типа агента, использования GPU и стоимости. Используйте это, чтобы проверить существующие запуски обучения или найти ID задания.

Параметры

  • statusstring

    Filter by status: queued, running, succeeded, failed, canceled

  • limitnumber

    Max results (default 20)

list_models

Перечислите ваши обученные и импортированные модели на Tuning Engines.

Перечислите ваши обученные и импортированные модели на Tuning Engines.

Параметры

Без параметров.

list_outcomes

Перечислите наблюдаемые результаты, цели, статусы рабочих процессов, оценки и обратную связь, нормализованные в сигналы успеха.

Перечислите наблюдаемые результаты, цели, статусы рабочих процессов, оценки и обратную связь, нормализованные в сигналы успеха.

Параметры

  • rangestring

    Optional range such as 24h, 7d, or 30d

list_policy_decisions

Вывести решения политик AGT YAML для текущего тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Вывести решения политик AGT YAML для текущего тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры

  • decision_actionstring

    allow, deny, audit, or needs_approval

  • policy_actionstring

    Alias for decision_action

  • evaluation_modestring

    enforce or shadow

  • run_idstring

    Filter by run_id

  • request_idstring

    Filter by request_id

  • limitnumber

    Max results (default 50)

  • offsetnumber

    Offset (default 0)

list_policy_templates

Выводит подборку шаблонов политик AGT в формате YAML. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Выводит подборку шаблонов политик AGT в формате YAML. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры

Без параметров.

list_supported_models

Перечислите поддерживаемые базовые модели HuggingFace, доступные для тонкой настройки на Tuning Engines. При желании отфильтруйте по агенту, чтобы увидеть только совместимые модели.

Перечислите поддерживаемые базовые модели HuggingFace, доступные для тонкой настройки на Tuning Engines. При желании отфильтруйте по агенту, чтобы увидеть только совместимые модели.

Параметры

  • agentstring

    Filter models compatible with this agent (e.g. 'code_repo', 'sera_code_repo'). Omit to see all models.

list_tenant_resources

Выводит названия ресурсов tenant-admin, доступных через публичный API. Внутренние прокси-маршруты намеренно не раскрываются.

Выводит названия ресурсов tenant-admin, доступных через публичный API. Внутренние прокси-маршруты намеренно не раскрываются.

Параметры

Без параметров.

list_traces

Выводит список трасс выполнения, генерируемых LangGraph, Temporal, MCP, навыками, агентами или пользовательскими средами выполнения. Требуется API-токен пользователя тенанта.

Выводит список трасс выполнения, генерируемых LangGraph, Temporal, MCP, навыками, агентами или пользовательскими средами выполнения. Требуется API-токен пользователя тенанта.

Параметры

  • limitnumber

    Max results (default 50)

  • offsetnumber

    Offset (default 0)

model_status

Проверьте статус операции импорта или экспорта модели.

Проверьте статус операции импорта или экспорта модели.

Параметры

  • model_idstringобязательный

    Model ID (UUID)

render_policy_template

Преобразуй подготовленный шаблон политики AGT YAML в отключенный/теневой YAML. Параметры шаблона не должны содержать секретов.

Преобразуй подготовленный шаблон политики AGT YAML в отключенный/теневой YAML. Параметры шаблона не должны содержать секретов.

Параметры

  • idstringобязательный

    Policy template ID

  • template_paramsobject

    Template parameter values

retry_job

Повторяет завершившуюся сбоем задачу тонкой настройки с её последней контрольной точки. Создаёт новую задачу, которая возобновляет обучение с того места, где остановилась сбойная, экономя время GPU. Каждый повтор оплачивается отдельно. ВАЖНО: Этот инструмент получает оценку стоимости и включает её в ответ. Вы ОБЯЗАНЫ показать эту оценку пользователю и получить его явное согласие, прежде чем считать повтор подтверждённым. Повтор отправляется автоматически (сервер проверяет баланс), но всегда показывайте стоимость пользователю.

Повторяет завершившуюся сбоем задачу тонкой настройки с её последней контрольной точки. Создаёт новую задачу, которая возобновляет обучение с того места, где остановилась сбойная, экономя время GPU. Каждый повтор оплачивается отдельно. ВАЖНО: Этот инструмент получает оценку стоимости и включает её в ответ. Вы ОБЯЗАНЫ показать эту оценку пользователю и получить его явное согласие, прежде чем считать повтор подтверждённым. Повтор отправляется автоматически (сервер проверяет баланс), но всегда показывайте стоимость пользователю.

Параметры

  • job_idstringобязательный

    ID of the failed job to retry

show_agent

Получить сведения о конкретном агенте, включая его возможности, инструменты и конфигурацию.

Получить сведения о конкретном агенте, включая его возможности, инструменты и конфигурацию.

Параметры

  • agent_idstringобязательный

    Agent ID

show_approval

Показать один запрос на утверждение политики с редактированным контекстом. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Показать один запрос на утверждение политики с редактированным контекстом. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры

  • idstringобязательный

    Approval request ID

show_dataset

Получите сведения о конкретном наборе данных, включая статус, источник и метаданные.

Получите сведения о конкретном наборе данных, включая статус, источник и метаданные.

Параметры

  • dataset_idstringобязательный

    Dataset ID (UUID)

show_evaluation

Получите полные сведения о конкретной оценке, включая статус, баллы, метрики и данные сравнения.

Получите полные сведения о конкретной оценке, включая статус, баллы, метрики и данные сравнения.

Параметры

  • evaluation_idstringобязательный

    Evaluation ID (UUID)

show_insight

Покажи одну рекомендацию Insight Loop.

Покажи одну рекомендацию Insight Loop.

Параметры

  • idstringобязательный

    Insight ID

show_job

Получает полные сведения о конкретной задаче тонкой настройки, включая статус, базовую модель, тип агента, затраченные GPU-минуты, стоимость, сообщения об ошибках и возможность повтора с контрольной точки.

Получает полные сведения о конкретной задаче тонкой настройки, включая статус, базовую модель, тип агента, затраченные GPU-минуты, стоимость, сообщения об ошибках и возможность повтора с контрольной точки.

Параметры

  • job_idstringобязательный

    Job ID (UUID)

show_model

Получить подробности конкретной обученной модели.

Получить подробности конкретной обученной модели.

Параметры

  • model_idstringобязательный

    Model ID (UUID)

show_policy_decision

Показывает одно политическое решение с отредактированным контекстом и метаданными. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Показывает одно политическое решение с отредактированным контекстом и метаданными. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры

  • idstringобязательный

    Policy decision ID

show_trace

Показать одну трассировку выполнения по run_id, включая события, решения политик и утверждения, если они связаны.

Показать одну трассировку выполнения по run_id, включая события, решения политик и утверждения, если они связаны.

Параметры

  • run_idstringобязательный

    Runtime run_id

tenant_domains_update

Замените разрешенные домены электронной почты тенанта. Передайте пустой массив, чтобы разрешить любой домен.

Замените разрешенные домены электронной почты тенанта. Передайте пустой массив, чтобы разрешить любой домен.

Параметры

  • domainsstring[]обязательный

    Allowed email domains

tenant_invitation_cancel

Отменить ожидающее приглашение tenant. Требуется API token владельца/администратора tenant.

Отменить ожидающее приглашение tenant. Требуется API token владельца/администратора tenant.

Параметры

  • invitation_idstringобязательный

    Invitation ID

tenant_resource_create

Создайте ресурс тенанта из списка разрешённых с помощью несекретного JSON. MCP отклоняет поля с сырыми секретами и создание ключей вывода — для этого используйте CLI или веб-интерфейс.

Создайте ресурс тенанта из списка разрешённых с помощью несекретного JSON. MCP отклоняет поля с сырыми секретами и создание ключей вывода — для этого используйте CLI или веб-интерфейс.

Параметры

  • resourceenumобязательный

    Tenant resource name

    inference_keysinference_rolesmodel_deploymentsrouting_profilesguardrail_policiesgovernance_policiesmcp_serverstenant_agentstenant_skillscredential_sources
  • dataobjectобязательный

    Resource attributes. Use credential_source_id instead of raw secrets.

tenant_resource_delete

Удаляет или отзывает ресурс арендатора из белого списка. Требуется API-токен владельца или администратора арендатора.

Удаляет или отзывает ресурс арендатора из белого списка. Требуется API-токен владельца или администратора арендатора.

Параметры

  • resourceenumобязательный

    Tenant resource name

    inference_keysinference_rolesmodel_deploymentsrouting_profilesguardrail_policiesgovernance_policiesmcp_serverstenant_agentstenant_skillscredential_sources
  • idstringобязательный

    Resource ID

tenant_resource_list

Выведите ресурс арендатора из белого списка. Требуется токен API владельца/администратора арендатора.

Выведите ресурс арендатора из белого списка. Требуется токен API владельца/администратора арендатора.

Параметры

  • resourceenumобязательный

    Tenant resource name

    inference_keysinference_rolesmodel_deploymentsrouting_profilesguardrail_policiesgovernance_policiesmcp_serverstenant_agentstenant_skillscredential_sources
  • limitnumber

    Max results (default 50)

  • offsetnumber

    Offset (default 0)

tenant_resource_show

Показать один разрешённый ресурс арендатора. API не возвращает секретные значения.

Показать один разрешённый ресурс арендатора. API не возвращает секретные значения.

Параметры

  • resourceenumобязательный

    Tenant resource name

    inference_keysinference_rolesmodel_deploymentsrouting_profilesguardrail_policiesgovernance_policiesmcp_serverstenant_agentstenant_skillscredential_sources
  • idstringобязательный

    Resource ID

tenant_resource_update

Обновите разрешенный ресурс арендатора, используя несекретный JSON. MCP отклоняет добавление сырых секретных полей. Для обновления секретов используйте CLI или веб-интерфейс.

Обновите разрешенный ресурс арендатора, используя несекретный JSON. MCP отклоняет добавление сырых секретных полей. Для обновления секретов используйте CLI или веб-интерфейс.

Параметры

  • resourceenumобязательный

    Tenant resource name

    inference_keysinference_rolesmodel_deploymentsrouting_profilesguardrail_policiesgovernance_policiesmcp_serverstenant_agentstenant_skillscredential_sources
  • idstringобязательный

    Resource ID

  • dataobjectобязательный

    Changed attributes. Use credential_source_id instead of raw secrets.

tenant_resource_validate

Проверить несохранённую политику guardrail или AGT governance policy без создания записей. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Проверить несохранённую политику guardrail или AGT governance policy без создания записей. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры

  • resourceenumобязательный

    Policy resource name

    guardrail_policiesgovernance_policies
  • dataobjectобязательный

    Unsaved policy attributes plus optional sample_text/context.

tenant_team_disable

Отключает участника тенанта и блокирует доступ к API. Требуется токен API владельца/администратора тенанта.

Отключает участника тенанта и блокирует доступ к API. Требуется токен API владельца/администратора тенанта.

Параметры

  • member_idstringобязательный

    Member user ID

tenant_team_enable

Повторно включить отключенного участника тенанта. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Повторно включить отключенного участника тенанта. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры

  • member_idstringобязательный

    Member user ID

tenant_team_invite

Пригласить участника тенанта по электронной почте. Токен приглашения отправляется приложением по почте и никогда не возвращается.

Пригласить участника тенанта по электронной почте. Токен приглашения отправляется приложением по почте и никогда не возвращается.

Параметры

  • emailstringобязательный

    Invitee email

  • rolestring

    admin, member, viewer, or numeric role

tenant_team_list

Выводит список участников организации, ожидающих приглашений, и разрешённых доменов электронной почты. Требует API-токен владельца или администратора.

Выводит список участников организации, ожидающих приглашений, и разрешённых доменов электронной почты. Требует API-токен владельца или администратора.

Параметры

Без параметров.

tenant_team_remove

Удалить участника тенанта. Требуется токен API владельца или администратора тенанта.

Удалить участника тенанта. Требуется токен API владельца или администратора тенанта.

Параметры

  • member_idstringобязательный

    Member user ID

tenant_team_set_inference_role

Назначить или снять роль инференса для участника тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Назначить или снять роль инференса для участника тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры

  • member_idstringобязательный

    Member user ID

  • inference_role_idstringnull

    Inference role ID, or null to clear

test_governance_policy

Выполняет пробный запуск политики управления AGT YAML для JSON-контекста. Требуется токен API владельца или администратора тенанта.

Выполняет пробный запуск политики управления AGT YAML для JSON-контекста. Требуется токен API владельца или администратора тенанта.

Параметры

  • idstringобязательный

    Governance policy ID

  • contextobjectобязательный

    Policy evaluation context

Другие проверенные MCP-сервера

ionos-cloud/ionoscloud-mcp

ionos-cloud/ionoscloud-mcp

официальный

Read-only MCP сервер IONOS Cloud для безопасного аудита облачной инфраструктуры через AI ассистентов. 118 инструментов по 7 продуктам: Compute, Kubernetes, DNS, Object Storage и другие. Работает локально, без передачи данных третьим сторонам — идеально для production.

Go⭐ 6
Jpisnice/shadcn-ui-mcp-server

Jpisnice/shadcn-ui-mcp-server

MCP-сервер для интеграции shadcn/ui v4 в AI-ассистенты. Дает доступ к компонентам, блокам и демкам для React, Svelte, Vue и React Native. Ускоряет разработку интерфейсов с помощью ИИ, поддерживает ...

TypeScript⭐ 2871
idosal/git-mcp

idosal/git-mcp

GitMCP — бесплатный открытый MCP-сервер, подключающий AI-ассистентов к актуальной документации и коду любого GitHub-проекта. Устраняет галлюцинации, работает без установки, через SSE-подключение. П...

TypeScript⭐ 8265
bankless/onchain-mcp

bankless/onchain-mcp

официальный

MCP-сервер для доступа к on-chain данным через Bankless API. Позволяет AI-моделям читать контракты, получать события и транзакции на разных сетях. Полезен разработчикам блокчейн-приложений и AI-аге...

TypeScript⭐ 80
awslabs/mcp

awslabs/mcp

официальный

Набор open source MCP-серверов от AWS Labs для интеграции AI-ассистентов с AWS-сервисами. Упрощает облачную разработку, управление инфраструктурой, работу с базами данных и документацией прямо из I...

Python⭐ 9467
TencentCloudBase/CloudBase-AI-ToolKit

TencentCloudBase/CloudBase-AI-ToolKit

официальный

MCP-сервер CloudBase соединяет AI IDE с облачной инфраструктурой Tencent Cloud, позволяя разработчикам развёртывать приложения одной командой. Он заполняет разрыв между генерацией кода и деплоем, автоматизируя настройку функций, баз данных и хостинга. Полезен для AI-программистов, которые хотят у...

TypeScript⭐ 1059
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин