# 快速上手 mindspore-tools-mcp

3 分钟完成配置，在 Cline / Cursor 中直接调用 29 个 MindSpore 开发工具

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## 克隆项目

确保已安装 uv（Python 包管理器）

Terminal

    git clone https://github.com/whitea133/mindspore-tools-mcp.git
    cd mindspore-tools-mcp
    uv sync

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## 配置 MCP 客户端

在 Cline（VS Code 扩展）或 Cursor 中添加 MCP 服务配置：

cline_mcp_settings.json

    {
      "mindspore_tools_mcp": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "--directory",
          "你的项目路径/mindspore-tools-mcp",
          "run",
          "python",
          "-m",
          "mindspore_tools_mcp.server"
        ],
        "autoApprove": []
      }
    }

💡 Cline 配置文件路径：VS Code 设置 → 搜索 "cline" → Edit in settings.json
或直接编辑 `~/.cline/cline_mcp_settings.json`
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## 开始使用

重启 Cline 后，即可在对话中直接调用所有 MCP 工具。以下是一个典型的工作流：

Cline — mindspore-tools-mcp 已连接 29 tools
👤 你
推荐一个适合在 Ascend 上做图像分类的模型
🤖 Cline
🔧 recommend_models(task="图像分类", hardware="ascend", limit=3)
为你推荐以下 3 个模型：
🥇 ResNet50 — 精度 76.1% | 参数 25.6M | 原生支持 Ascend
🥈 EfficientNet-B0 — 精度 77.1% | 参数 5.3M | 轻量首选
🥉 SwinTransformer-T — 精度 81.3% | 参数 28M | 精度最高
推荐理由：ResNet50 是 MindSpore 生态中适配最成熟的模型，文档齐全、示例丰富。
👤 你
帮我生成 ResNet50 的完整训练脚本，数据集 CIFAR-10
🤖 Cline
🚂 generate_training_template(model="resnet50", dataset="cifar10", hardware="Ascend")
✅ 已生成完整训练脚本 `train_resnet50_cifar10.py`
包含：数据加载 → 模型定义 → 损失函数 → 优化器 → 回调 → 训练循环
Ready to run
📸 截图提示：以上为模拟效果。请在你的 Cline 中实际运行一次对话，
然后替换此处的模拟框为真实截图（保存为 `docs/images/cline-demo.png`）
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## 更多工具一览

连接后可用的全部 29 个 MCP 工具：

🔍 模型检索
list_models · get_model_info · recommend_models · compare_models
🗺️ API 映射
query_op_mapping · diagnose_translation
🛡️ AI 安全
generate_adversarial_attack · evaluate_model_robustness
🔧 训练工具
get_lr_scheduler · get_training_callbacks · compute_model_complexity
🚀 部署
quantize_model · convert_model_format · setup_distributed_training
🔍 代码质量
lint_mindspore_code · get_lint_rules · compare_code_snippets