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security-
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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.
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MIT License
Construir un servidor MCP
Un tutorial completo sobre cómo construir un servidor MCP para servir un modelo de Random Forest entrenado e integrarlo con Bee Framework para la interactividad de ReAct.
Míralo en vivo y en acción 📺
Servidor MCP de inicio 🚀
Clonar este repositorio
git clone https://github.com/nicknochnack/BuildMCPServerPara ejecutar el servidor MCP
cd BuildMCPServeruv venvsource .venv/bin/activateuv add .uv add ".[dev]"uv run mcp dev server.pyPara ejecutar el agente, en una terminal separada, ejecute:
source .venv/bin/activateuv run singleflowagent.py
Servidor ML alojado de FastAPI para startups
git clone https://github.com/nicknochnack/CodeThat-FastMLcd CodeThat-FastMLpip install -r requirements.txtuvicorn mlapi:app --reload
Las instrucciones detalladas sobre cómo construirlo también se pueden encontrar aquí.
Otras referencias 🔗
Creación de clientes MCP (utilizados en el agente de flujo único)
Vídeo original donde construyo el servidor ML
¿Quién, cuándo, por qué?
👨🏾💻 Autor: Nick Renotte 📅 Versión: 1.x 📜 Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT
This server cannot be installed
Un servidor que integra modelos de Random Forest entrenados con Bee Framework, lo que permite la interactividad de ReAct para herramientas y agentes de IA.
- Míralo en vivo y en acción 📺
- Servidor MCP de inicio 🚀
- Servidor ML alojado de FastAPI para startups
- Otras referencias 🔗
- ¿Quién, cuándo, por qué?
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