선형 회귀 MCP

선형 회귀 MCP 에 오신 것을 환영합니다! 이 프로젝트는 Claude와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용한 엔드투엔드 머신러닝 워크플로를 보여줍니다.

클로드는 데이터 세트가 포함된 CSV 파일을 업로드하는 것만으로 선형 회귀 모델을 완전히 스스로 학습할 수 있습니다. 시스템은 데이터 전처리, 학습, 평가(RMSE 계산)를 처리하는 전체 ML 모델 학습 라이프사이클을 거칩니다.

설정 및 설치

1. 저장소 복제:

먼저, 로컬 컴퓨터에 저장소를 복제합니다.

지엑스피1

2. `uv` 설치 :

uv Rust로 작성된 매우 빠른 Python 패키지 및 프로젝트 관리자입니다. 이 프로젝트의 서버 및 종속성 관리에 필수적입니다.

여기 에서 uv 다운로드하여 설치하세요.

3. 종속성 설치:

uv가 설치되면 다음 명령을 실행하여 필요한 모든 종속성을 설치합니다.

uv sync

4. Claude Desktop 구성:

서버를 Claude Desktop과 통합하려면 Claude 구성 파일을 수정해야 합니다. 운영 체제에 맞는 지침을 따르세요.

macOS 또는 Linux의 경우:

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows의 경우:

code $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json

구성 파일에서 mcpServers 섹션을 찾아 자리 표시자 경로를 uv 설치 경로와 선형 회귀 프로젝트 디렉터리의 절대 경로로 바꾸세요. 다음과 같은 형식이어야 합니다.

{
    "mcpServers":
    {
        "linear-regression": 
        {
            "command": "ABSOLUTE/PATH/TO/.local/bin/uv",
            "args":
            [
                "--directory",
                "ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR-LINEAR-REGRESSION-REPO", 
                "run",
                "server.py"
            ] 
        }
    }
}

파일을 저장한 후 Claude Desktop을 다시 시작하여 MCP 서버와 연결합니다.

사용 가능한 도구

이 프로젝트에서는 데이터세트를 다루고 모델을 학습하는 데 도움이 되는 다음 도구를 사용할 수 있습니다.

도구	설명	인수
`upload_file(path)`	CSV 파일을 업로드하고 처리를 위해 저장합니다.	`path` : CSV 파일의 절대 경로입니다.
`get_columns_info()`	업로드된 데이터 세트에서 열 이름을 검색합니다.	논쟁의 여지가 없습니다.
`check_category_columns()`	데이터 세트에 범주형 열이 있는지 확인합니다.	논쟁의 여지가 없습니다.
`label_encode_categorical_columns()`	레이블은 범주형 열을 숫자형 값으로 인코딩합니다.	논쟁의 여지가 없습니다.
`train_linear_regression_model(output_column)`	선형 회귀 모델을 훈련하고 RMSE를 계산합니다.	`output_column` : 대상 열의 이름입니다.

기여를 위해 열려 있습니다

이 프로젝트에 대한 기여를 환영합니다! 버그 수정, 새로운 기능 추가, 문서 개선 등 어떤 것이든 저장소를 포크하고 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

제안사항이나 기능 요청사항이 있으시면 이슈를 개설해 주세요. 기꺼이 논의해 드리겠습니다!

Install Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - not found

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Tools

클로드가 CSV 파일을 업로드하여 선형 회귀 모델을 학습할 수 있도록 하는 MCP 서버로, 데이터 전처리부터 모델 평가까지 전체 ML 파이프라인을 처리합니다.

Related MCP Servers

Calculator MCP Server
QuantGeekDev
-
security
F
license
-
quality
A Model Context Protocol server built with mcp-framework that allows users to create and manage custom tools for processing data, integrating with the Claude Desktop via CLI.
Last updated -
23
5
TypeScript
Fused MCP Agentsofficial
fusedio
-
security
A
license
-
quality
A Python-based MCP server that allows Claude and other LLMs to execute arbitrary Python code directly through your desktop Claude app, enabling data scientists to connect LLMs to APIs and executable code.
Last updated -
26
MIT License
Claude MCP Data Explorer
tofunori
A
security
A
license
A
quality
A Model Context Protocol server that enables Claude to load CSV files and execute JavaScript data analysis scripts for advanced data exploration and insights generation.
Last updated -
2
7
Python
MIT License
Claude-LMStudio Bridge
infinitimeless
-
security
F
license
-
quality
An MCP server that allows Claude to interact with local LLMs running in LM Studio, providing access to list models, generate text, and use chat completions through local models.
Last updated -
8
Python

View all related MCP servers

Linear Regression MCP