MCP Apache Spark History Server logo

MCP Apache Spark History Server

未申請

作者: kubeflow

MCP Server and CLI for Apache Spark History Server. Debug Spark applications from AI agents, scripts, or the terminal.

apache-sparkbig-datadata-processingkubernetesmcpmcp-server

サーバーをセットアップ

01 / クライアントを選択

02 / 接続前の準備

認証方法は未指定です。接続前にプロジェクトの手順を確認してください。

プロジェクトが必要とする実行環境をインストールし、クライアントから利用できるようにしてください。

プロジェクトの手順

手順に記載された名前をカンマで区切って入力してください。秘密の値は入力しないでください。

03 / 設定を追加

出典:公開インストール手順から生成

claude mcp add --transport stdio 'mcp-apache-spark-history-server' -- 'uvx' '--from' 'mcp-apache-spark-history-server' 'spark-mcp'

プレースホルダーを置き換えてからターミナルで実行してください。

04 / クライアントで確認

クライアントの MCP 設定で接続とツール一覧を確認してください。設定のコピーだけでは接続成功は確認できません。

AI & MLの他のサーバー

ディレクトリ全体を見る

未申請リスティング

このMCPサーバーはあなたのものですか?

このリスティングは公開情報から自動的にインデックスされました。申請することで、ページの編集、互換性の設定、成長ツールのアンロックができます。2分以内に完了します。

このサーバーを申請する

セキュリティプロファイル

申請済みおよび認証済みのサーバーは毎週の静的スキャンを受け、コードが到達できる範囲(外部サービス、環境変数、シェルコマンド、エージェント設定フォルダ)と既知のアドバイザリを持つ依存関係が表示されます。このリスティングを申請すると利用できます。 セキュリティプロファイルの仕組み

19 件中 19 件

ドキュメントに記載されたツール (19)

プロジェクトのドキュメントに基づきます。サーバーのハンドシェイクは、各ツールの説明や動作を検証するものではありません。

aws_analyze_spark_workload

One-shot root cause analysis of failed/slow Spark workloads

aws_spark_code_recommendation

Code fix recommendations for identified Spark issues

compare_job_environments

Diff Spark configs between two applications

compare_job_performance

Diff performance metrics between two applications

compare_sql_executions

Compare aggregated performance metrics (stages, tasks, shuffle, spill, GC) between two SQL executions; opt-in plan-structure diff

compare_stages

Compare two stages (optionally across applications): stage metrics and per-task p25/p50/p75/max quantiles

get_environment

Spark config, JVM info, system properties, classpath; optional section filter to return a single part

get_executor_summary

Aggregate metrics across all executors

get_executor_thread_dump

JVM thread dump for a driver/executor, with state/name/blocked filters (running apps only)

get_job_bottlenecks

Identify bottlenecks across stages, tasks, and executors

get_resource_usage_timeline

Chronological executor add/remove with resource totals

get_sql_execution

SQL execution header by default; opt-in plan, node metrics, job summaries, aggregated stage metrics, and stage list

get_stage

Stage detail with attempt and task metric distributions

list_applications

List applications with optional status, date, and limit filters; pass appid for a single application's detail (status, resources, duration, attempts). Returned applications always include their attempts.

list_executors

List executors with executor-id filtering and sorting (failed-tasks/duration/gc/id)

list_jobs

List jobs with status/job-id filtering and sorting (e.g. slowest by duration)

list_sql_executions

List SQL executions as curated summaries, with status/description filters, sorting, and a default limit

list_stage_task_failures

Failed tasks of a stage with their error messages (exception/stack trace)

list_stages

List stages with status filtering and sorting (e.g. slowest by duration)

ツールの変更履歴

同じ設定での完全なチェック同士を比較します。ツールの列挙のみで実行はしていません。入力スキーマの変更は測定していません。

完全なツールチェックはまだありません。