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MCP Server for ML Model Integration

by nicknochnack
GitHub
Python
13
OverviewInspectNewSchemaRelated ServersReviewsScore
Need Help?View Source CodeReport Issue

MCP 서버 구축

훈련된 랜덤 포레스트 모델을 제공하고 ReAct 상호 작용을 위해 Bee 프레임워크와 통합하는 MCP 서버를 구축하는 방법에 대한 전체적인 연습입니다.

라이브로 직접 확인해보세요 📺

MCP 서버 시작 🚀

  1. 이 저장소를 복제하세요 git clone https://github.com/nicknochnack/BuildMCPServer
  2. MCP 서버를 실행하려면
    cd BuildMCPServer
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv add .
    uv add ".[dev]"
    uv run mcp dev server.py
  3. 에이전트를 실행하려면 별도의 터미널에서 다음을 실행하세요.
    source .venv/bin/activate
    uv run singleflowagent.py

FastAPI 호스팅 ML 서버 시작

git clone https://github.com/nicknochnack/CodeThat-FastML
cd CodeThat-FastML
pip install -r requirements.txt
uvicorn mlapi:app --reload
자세한 제작 방법은 여기에서도 확인할 수 있습니다.

기타 참고 자료 🔗

  • MCP 클라이언트 구축(SingleFlow 에이전트에서 사용)
  • ML 서버를 구축하는 원본 비디오

누가, 언제, 왜?

👨🏾‍💻 저자: Nick Renotte 📅 버전: 1.x 📜 라이선스: 이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

This server cannot be installed

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

How are these scores calculated?

훈련된 랜덤 포레스트 모델을 Bee Framework와 통합하여 AI 도구와 에이전트에 대한 ReAct 상호 작용을 지원하는 서버입니다.

  1. 라이브로 직접 확인해보세요 📺
    1. MCP 서버 시작 🚀
      1. FastAPI 호스팅 ML 서버 시작
        1. 기타 참고 자료 🔗
          1. 누가, 언제, 왜?

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

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