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FastMCP_RecSys

by attarmau
GitHub
Python
Apache 2.0
  • Linux
  • Apple
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FastMCP_RecSys

MCP를 활용한 CLIP 기반 패션 추천 시스템입니다.

모형

사용자가 의류 이미지를 업로드 → YOLO가 의류 감지 → CLIP 인코딩 → 유사한 의류 추천

폴더 구조

지엑스피1

빠른 시작 가이드

1단계: GitHub 프로젝트 복제

2단계: Python 환경 설정

python -m venv venv source venv/bin/activate # On macOS or Linux venv\Scripts\activate # On Windows

3단계: 종속성 설치

pip install -r requirements.txt

4단계: FastAPI 서버(백엔드) 시작

uvicorn backend.app.server:app --reload

서버가 실행되고 데이터베이스가 연결되면 콘솔에 다음 메시지가 표시됩니다.

Database connected INFO: Application startup complete.

5단계: 종속성 설치

데이터베이스 연결됨 INFO: 애플리케이션 시작이 완료되었습니다.

npm install

6단계: 개발 서버(프런트엔드) 시작

npm start

실행되면 서버는 확인을 기록하고 브라우저에서 앱을 엽니다: http://localhost:3000/

📌 UI용 샘플 컴포넌트

  1. 이미지 업로드
  2. 제출 버튼
  3. 의류 태그 + 추천 표시

지금까지 완료된 작업:

  1. FastAPI 서버가 가동 중입니다(4월 24일)
  2. 데이터베이스 연결이 설정되었습니다(4월 24일)
  3. 백엔드 아키텍처가 기능적입니다(4월 24일)
  4. 사진 업로드를 위한 기본 프런트엔드 UI (4월 25일)

다음 단계:

  1. 샘플 의류 이미지에서 CLIP의 태그 정확도 평가
  2. 더 나은 추천을 위해 태그 시스템을 미세 조정하세요
  3. 실시간 사용자 데이터로 백엔드 통합 테스트
  4. 모델 성능에 대한 모니터링 설정
  5. 프런트엔드 데모

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

사용자가 의류 이미지를 업로드하면 시각적 분석을 기반으로 태그와 추천을 받을 수 있는 CLIP 기반 패션 추천 시스템입니다.

  1. 모형
    1. 폴더 구조
      1. 빠른 시작 가이드
    2. 지금까지 완료된 작업:

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        license
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        quality
        A CLIP-Based Fashion Recommender system with MCP that provides fashion recommendations based on uploaded images.
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