Spark MCP (Model Context Protocol) Optimizer
2025.03.23
0
Python代码优化性能分析开发效率
Spark MCP (Model Context Protocol) Optimizer 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务，旨在优化Apache Spark代码。它通过客户端-服务器架构提供智能代码优化建议和性能分析。该服务利用Claude AI进行代码分析，生成优化后的代码，并提供详细的性能比较报告。
View on GitHub
Overview
基本能力
产品定位
Spark MCP Optimizer 是一个专注于优化Apache Spark代码性能的工具，通过AI技术提供智能优化建议和性能分析。
核心功能
- 智能代码优化：利用Claude AI分析并优化PySpark代码。
- 性能分析：提供原始代码与优化后代码的性能对比分析。
- MCP架构：基于模型上下文协议，实现标准化的AI模型交互。
- 代码生成：自动保存优化后的代码到指定文件。
适用场景
- 需要优化PySpark代码性能的开发场景。
- 需要对比不同代码版本性能的开发场景。
- 需要自动化代码优化流程的开发场景。
工具列表
- optimize_spark_code：优化PySpark代码，支持基础和高级优化级别。
- analyze_performance：分析原始代码与优化后代码的性能差异。
常见问题解答
- 依赖问题：确保安装Python 3.8+、PySpark 3.2.0+和Anthropic API Key。
- 安装问题：通过
pip install -r requirements.txt安装依赖。 - 运行问题：确保服务器和客户端正确启动，代码文件路径正确。
使用教程
使用依赖
- Python 3.8+
- PySpark 3.2.0+
- Anthropic API Key
安装教程
pip install -r requirements.txt
快速启动
- 将Spark代码放入
input/spark_code_input.py。 - 启动MCP服务器：
python v1/run_server.py
- 运行客户端优化代码：
python v1/run_client.py
- 运行并比较代码版本：
python v1/run_optimized.py
调试方式
- 检查服务器和客户端日志。
- 确保代码文件路径正确。
- 验证Anthropic API Key是否正确配置。