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optuna-mcp

by optuna·76·综合分 46

Optuna MCP服务器通过交互式工具自动执行超参数优化和分析。

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概述

Optuna MCP服务器通过模型上下文协议为Optuna的优化框架提供全面接口。它支持自动超参数调优、优化结果的交互式分析以及与其他MCP工具的集成。该服务器提供丰富的工具集合,包括学习管理、试验执行和可视化功能。

试试问 AI

装完之后,这里有 3 个你可以让 AI 做的事:

:通过LLM进行自动超参数优化
:通过聊天界面交互式分析优化结果
:优化其他MCP工具的输入参数

什么时候选它

当您需要将自动化超参数集成到 MCP 支持的聊天界面中时,特别是机器学习工作流,选择 Optuna MCP。

什么时候不要选它

如果您需要在 MCP 客户端之外使用优化功能,或需要 Optuna 不支持的高级优化算法,请避免使用。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 12 个工具
  • create_studycreate_study(study_name: string, directions: list[string])

    Create a new Optuna study with the given study_name and directions.

  • get_all_study_names

    Get all study names from the storage.

  • askask(search_space: dictionary)

    Suggest new parameters using Optuna.

  • telltell(trial_number: integer, values: float | list[float])

    Report the result of a trial.

  • plot_optimization_historyplot_optimization_history(target: integer, target_name: string)

    Return the optimization history plot as an image.

  • plot_pareto_frontplot_pareto_front(target_names: list[string], include_dominated_trials: boolean, targets: list[integer])

    Return the Pareto front plot as an image for multi-objective optimization.

  • plot_contourplot_contour(params: list[string], target: integer, target_name: string)

    Return the contour plot as an image.

  • plot_param_importancesplot_param_importances(params: list[string], target: integer, target_name: string)

    Return the parameter importances plot as an image.

  • best_trial

    Get the best trial.

  • set_trial_user_attrset_trial_user_attr(trial_number: integer, key: string, value: any)

    Set user attributes for a trial.

  • launch_optuna_dashboardlaunch_optuna_dashboard(port: integer)

    Launch the Optuna dashboard.

  • plot_sliceplot_slice(params: list[string], target: integer, target_name: string)

    Return the slice plot as an image.

可对比工具

scikit-optimize-mcphyperopt-mcpray-tune-mcpoptuna-climlflow

安装

安装

使用 uv:

{
  "mcpServers": {
    "Optuna": {
      "command": "/path/to/uvx",
      "args": [
        "optuna-mcp"
      ]
    }
  }
}

使用 Docker:

{
  "mcpServers": {
    "Optuna": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--net=host",
        "-v",
        "/PATH/TO/LOCAL/DIRECTORY/WHICH/INCLUDES/DB/FILE:/app/workspace",
        "ghcr.io/optuna/optuna-mcp:latest",
        "--storage",
        "sqlite:////app/workspace/optuna.db"
      ]
    }
  }
}

optuna-mcp 对比

GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。