Run:AI Server

NVIDIA Run:AI 인프라를 LLM 에이전트가 제어하는 MCP(Model Context Protocol) 서버.

426개 Run:AI API를 4개 메타 도구 + BM25 검색 엔진으로 동적 검색·실행합니다.

도구

도구	설명
search_runai_api_spec	OpenAPI 스펙 BM25 검색 — 엔드포인트, 메서드, 스키마 반환
call_runai_api	REST API 호출 (인증 자동, DELETE 시 confirm 필요)
resolve_runai_names	엔티티 이름 → ID 변환 (cluster, project, workload 등)
execute_runai_cli	CLI 전용 작업 (port-forward, exec, logs, attach, diagnostics)

워크플로우

search_runai_api_spec("create training workload")
  → resolve_runai_names([{ type: "project", name: "my-project" }])
  → call_runai_api({ method: "POST", path: "/api/v1/workloads/trainings", ... })

설치

npm install
npm run build

인증

Run:AI UI에서 Application (서비스 계정) 생성 → clientID + clientSecret 발급. 서버가 자동으로 POST /api/v1/token (client_credentials grant)으로 JWT를 발급·갱신합니다.

cp .env.example .env
# RUNAI_CLIENT_ID, RUNAI_CLIENT_SECRET 설정

정적 토큰(RUNAI_API_TOKEN)도 지원하나, JWT는 만료되므로 서비스 계정 방식을 권장합니다.

Claude Code MCP 설정

~/.claude/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "runai": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/runai-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "RUNAI_API_BASE_URL": "https://your-instance.run.ai",
        "RUNAI_CLIENT_ID": "your-client-id",
        "RUNAI_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
      }
    }
  }
}

개발

npm run dev      # ts-node 개발 실행
npm test         # 전체 테스트
npm run build    # 프로덕션 빌드

아키텍처

• Registry Builder: OpenAPI 3.0.3 스펙을 파싱하여 413개 OperationDescriptor 생성, $ref 자동 해결
• BM25 Search: IDF 기반 키워드 검색 + 동의어 확장 (job→workload, remove→delete 등)
• Adaptive Schema: 검색 결과 1-2개면 requestBody 스키마 포함, 3개+면 summary만 (토큰 절약)
• Safety: DELETE는 confirm_destructive 필수, CLI는 화이트리스트 + 쉘 인젝션 방어

라이선스

MIT