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Opik MCP
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MCP工具

Opik MCP

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:opik-mcp
⭐ 205 Stars 🍴 32 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpgenerative-aipython
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:Opik MCP 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

Opik MCP 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Opik MCP,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Opik MCP 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Opik MCP 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Opik MCP 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 205
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
32

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Opik MCP 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/comet-ml/opik-mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "opik-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "opik-mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Opik MCP 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Opik MCP MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "opik_mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "opik-mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 57/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

opik-mcp

Migrating from the old npx opik-mcp? The TypeScript server is deprecated and sunsets on 2026-11-15. Swap npx -y opik-mcp for uvx opik-mcp@latest in your MCP client config. Full guide: legacy/typescript/MIGRATION.md.

Model Context Protocol server for Opik + Ollie. Plug your AI host (Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, MCP Inspector) directly into your Opik workspace — read traces, log scores, save prompt versions, and ask Ollie investigative questions, all from the chat.

Built for LLM engineers who already run Opik and want to drive it from the same AI assistant they code with.

You:    "Why did the experiment 'gpt-4o-rerank-v3' regress on factuality?"
Claude: → ask_ollie → reads experiment + traces → "Three traces failed because…"

You:    "Score trace 7f2e… 0.9 on helpfulness with reason 'great recovery'."
Claude: → write(score.create) → done

---

Install

opik-mcp is a Python package (requires Python 3.13+). The recommended way to run it is uvx, which fetches and runs the latest published version on demand — no global install, no virtualenv juggling.

Install uv once:

```bash curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # macOS / Linux

or: brew install uv

```

You'll need two things from your Opik workspace:

  • OPIK_API_KEY — get it from comet.com/api/my/settings/.
  • COMET_WORKSPACE — your workspace name (lowercase, as it appears in the URL). E.g. https://www.comet.com/acme-ai/...COMET_WORKSPACE=acme-ai. Required for ask_ollie; optional but recommended everywhere else (used for scoping and analytics).
Pre-release note: opik-mcp (Python) is not yet published to PyPI. Until the first PyPI release lands, replace uvx opik-mcp in any snippet below with: uvx --from git+https://github.com/comet-ml/opik-mcp.git opik-mcp

Configuration

Every setting is an environment variable. Required ones in bold.

Identity / endpoint

VariableDefaultNotes
**OPIK_API_KEY**Required for ask_ollie and any authenticated read/write.
**COMET_WORKSPACE**Workspace name. Required for ask_ollie.
COMET_WORKSPACE_IDOptional workspace UUID. Stamped into analytics events when set so BI can join on a stable id rather than the (mutable) workspace name.
COMET_URL_OVERRIDEhttps://www.comet.comSet to your self-hosted Comet host, or https://dev.comet.com for staging.
OPIK_URLderived from COMET_URL_OVERRIDE + /opik/apiOverride only if Opik lives on a different host/path than the Comet UI.
OPIK_DEFAULT_PROJECT_NAME_unset_When set, the per-session instructions blob tells the LLM to pass this as project_name on every tool call unless the user names a different project.

VS Code Copilot

.vscode/mcp.json in your workspace (or User Settings JSON):

{
  "servers": {
    "opik-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["opik-mcp"],
      "env": {
        "OPIK_API_KEY": "<your-key>",
        "COMET_WORKSPACE": "<your-workspace>"
      }
    }
  }
}

Reload the window; the Copilot Chat MCP indicator shows opik-mcp once the server is reachable. Ask in chat: "list my Opik projects".

Troubleshooting

OPIK_API_KEY is required to use ask_ollie — the var isn't reaching the server process. In Claude Code / Cursor / VS Code, env vars only apply when inside the env block of the MCP server config, not your shell. Restart the host after editing.

ask_ollie returns "pod not ready" after 2 minutes — the Ollie pod cold-start exceeded OPIK_MCP_POD_READY_TIMEOUT_S. Retry — the second call usually hits a warm pod.

ask_ollie / run_experiment fails with a dispatch error on self-hosted Opik — those tools are available on Comet Cloud only. Use read / list / write directly on self-hosted.

Cursor call times out at 60s — Cursor's known bug, not opik-mcp. Either shorten the Ollie query, or run the same operation on Claude Code which has no hard cap.

---

⚡ 核心功能

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

Model Context Protocol
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,Opik MCP 是一款质量良好的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

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📚 深入学习 Opik MCP
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🌐 原始信息
原始名称 opik-mcp
原始描述 开源MCP工具:Model Context Protocol (MCP) implementation for Opik enabling seamless IDE integ。⭐205 · Python
Topics mcpgenerative-aipython
GitHub https://github.com/comet-ml/opik-mcp
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/comet-ml/opik-mcp 🌐 官方网站  https://www.comet.com/opik/

收录时间:2026-05-28 · 更新时间:2026-05-28 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。