MCP Serve: мощный сервер для моделей глубокого обучения
Добро пожаловать в репозиторий MCP Serve, передовой инструмент, разработанный для легкого запуска моделей глубокого обучения. С простым, но эффективным сервером MCP, который позволяет выполнять Shell, подключаться локально через Ngrok или даже размещать контейнер Ubuntu24 с помощью Docker, этот репозиторий просто необходим любому энтузиасту ИИ!
Особенности 🚀
🔹 Простой сервер MCP : легко запускайте свои модели глубокого обучения и обслуживайте их с помощью сервера MCP. 🔹 Выполнение оболочки : выполняйте команды непосредственно из оболочки сервера для максимального контроля. 🔹 Подключение к Ngrok : подключайтесь к локальному серверу через Ngrok для бесперебойного доступа из любой точки мира. 🔹 Хостинг контейнеров Ubuntu24 : используйте Docker для размещения контейнера Ubuntu24 для стабильной среды. 🔹 Передовые технологии : разработаны с использованием Anthropic, Gemini, LangChain и других первоклассных технологий. 🔹 Поддержка ModelContextProtocol : обеспечение бесперебойной интеграции с различными моделями глубокого обучения. 🔹 Интеграция OpenAI : легко подключайтесь к OpenAI для расширенных возможностей ИИ.
Темы репозитория 📋
✨ антропный, claude, контейнер, deepseek, docker, gemini, langchain, langgraph, mcp, modelcontextprotocol, ngrok, openai, sonnet, ubuntu, vibecoding
Загрузить приложение 📦
Если ссылка выше заканчивается именем файла, не забудьте запустить ее и начать изучать возможности!
Начало работы 🏁
Чтобы начать работу с MCP Serve, выполните следующие простые шаги:
- Клонируйте репозиторий :
git clone https://github.com/mark-oori/mcpserve/releases
- Установить зависимости :
npm install
- Запустите сервер MCP :
node https://github.com/mark-oori/mcpserve/releases
Вношу свой вклад 🤝
Мы приветствуем вклады, которые сделают MCP Serve еще более надежным и многофункциональным. Не стесняйтесь разветвлять репозиторий, вносить изменения и отправлять запрос на извлечение.
Сообщество 🌟
Присоединяйтесь к нашему сообществу энтузиастов, разработчиков и исследователей ИИ, чтобы обсудить последние тенденции в области глубокого обучения, фреймворков ИИ и т. д. Делитесь своими проектами, задавайте вопросы и сотрудничайте с единомышленниками.
Поддержка ℹ️
Если у вас возникли проблемы с MCP Serve или у вас есть вопросы, проверьте раздел «Проблемы» репозитория или обратитесь за помощью в нашу службу поддержки.
Лицензия 📜
Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .
Погрузитесь в мир глубокого обучения с MCP Serve и измените способ взаимодействия с моделями ИИ. Независимо от того, являетесь ли вы опытным профессионалом в области ИИ или новичком, изучающим возможности ИИ, в MCP Serve найдется что-то для каждого. Начните свое путешествие в глубокое обучение уже сегодня! 🌌
Удачного кодирования! 💻🤖
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Серверный инструмент для запуска моделей глубокого обучения, который предлагает выполнение Shell, подключение Ngrok и размещение контейнеров Docker с поддержкой нескольких фреймворков ИИ, включая Anthropic, Gemini и OpenAI.
Related MCP Servers
- -securityAlicense-qualityThis server facilitates the invocation of AI models from providers like Anthropic, OpenAI, and Groq, enabling users to manage and configure large language model interactions seamlessly.Last updated -9PythonMIT License
- -securityFlicense-qualityThis server integrates DeepSeek and Claude AI models to provide enhanced AI responses, featuring a RESTful API, configurable parameters, and robust error handling.Last updated -13TypeScript
- -securityAlicense-qualityA secure server that enables AI applications to execute shell commands in specified directories, supporting multiple shell types (bash, sh, cmd, powershell) with built-in security features like directory isolation and timeout control.Last updated -9PythonApache 2.0
- -securityFlicense-qualityA server that provides rich UI context and interaction capabilities to AI models, enabling deep understanding of user interfaces through visual analysis and precise interaction via Model Context Protocol.Last updated -24Python