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MCP Server for ML Model Integration

by nicknochnack
GitHub
Python
13
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MCPサーバーを構築する

トレーニング済みのランダム フォレスト モデルを提供するための MCP サーバーを構築し、ReAct のインタラクションのために Bee Framework と統合する方法についての完全なチュートリアル。

ライブで動作を確認してください📺

MCP サーバーの起動 🚀

  1. このリポジトリをクローンしますgit clone https://github.com/nicknochnack/BuildMCPServer
  2. MCPサーバーを実行するには
    cd BuildMCPServer
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv add .
    uv add ".[dev]"
    uv run mcp dev server.py
  3. エージェントを実行するには、別のターミナルで次のコマンドを実行します。
    source .venv/bin/activate
    uv run singleflowagent.py

FastAPIホスト型MLサーバーの起動

git clone https://github.com/nicknochnack/CodeThat-FastML
cd CodeThat-FastML
pip install -r requirements.txt
uvicorn mlapi:app --reload
作り方の詳しい説明はここでもご覧いただけます

その他の参考資料 🔗

  • MCP クライアントの構築 (シングルフロー エージェントで使用)
  • MLサーバーを構築するオリジナルビデオ

誰が、いつ、なぜ？

👨🏾‍💻 作者: Nick Renotte 📅 バージョン: 1.x 📜 ライセンス: このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

トレーニング済みの Random Forest モデルを Bee Framework と統合し、AI ツールとエージェントの ReAct インタラクションを可能にするサーバー。

  1. ライブで動作を確認してください📺
    1. MCP サーバーの起動 🚀
      1. FastAPIホスト型MLサーバーの起動
        1. その他の参考資料 🔗
          1. 誰が、いつ、なぜ？

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            View all related MCP servers

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            MCP directory API

            We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

            curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/nicknochnack/BuildMCPServer'

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