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Bayesian MCP

贝叶斯 MCP

用于贝叶斯推理、推断和信念更新的模型调用协议 (MCP) 服务器。该工具使法学硕士 (LLM) 能够执行严格的贝叶斯分析和概率推理。

特征

  • 🧠贝叶斯推理:使用 MCMC 抽样,利用新证据更新信念
  • 📊模型比较:使用信息标准比较竞争模型
  • 🔮预测推理:通过不确定性量化生成预测
  • 📈可视化:创建后验分布的可视化
  • 🔌 MCP 集成:与任何支持 MCP 的 LLM 无缝集成

安装

��发安装

克隆存储库并安装依赖项:

git clone https://github.com/wrenchchatrepo/bayesian-mcp.git cd bayesian-mcp pip install -e .

要求

  • Python 3.9+
  • PyMC 5.0+
  • 阿维兹
  • NumPy
  • Matplotlib
  • 快速API
  • 优维康

快速入门

启动服务器

# Run with default settings python bayesian_mcp.py # Specify host and port python bayesian_mcp.py --host 0.0.0.0 --port 8080 # Set log level python bayesian_mcp.py --log-level debug

服务器将启动并监听指定主机和端口上的 MCP 请求。

API 使用

贝叶斯 MCP 服务器通过其 API 公开了几个功能:

1.创建模型

使用指定的变量创建一个新的贝叶斯模型。

# MCP Request { "function_name": "create_model", "parameters": { "model_name": "my_model", "variables": { "theta": { "distribution": "normal", "params": {"mu": 0, "sigma": 1} }, "likelihood": { "distribution": "normal", "params": {"mu": "theta", "sigma": 0.5}, "observed": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] } } } }

2.更新信念

用新证据更新模型信念。

# MCP Request { "function_name": "update_beliefs", "parameters": { "model_name": "my_model", "evidence": { "data": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] }, "sample_kwargs": { "draws": 1000, "tune": 1000, "chains": 2 } } }

3. 做出预测

使用后验分布生成预测。

# MCP Request { "function_name": "predict", "parameters": { "model_name": "my_model", "variables": ["theta"], "conditions": { "x": [1.0, 2.0, 3.0] } } }

4. 比较模型

使用信息标准比较多个模型。

# MCP Request { "function_name": "compare_models", "parameters": { "model_names": ["model_1", "model_2"], "metric": "waic" } }

5.创建可视化

生成模型后验分布的可视化。

# MCP Request { "function_name": "create_visualization", "parameters": { "model_name": "my_model", "plot_type": "trace", "variables": ["theta"] } }

示例

examples/目录包含几个示例,演示如何使用贝叶斯 MCP 服务器:

线性回归

一个简单的线性回归示例来演示参数估计:

python examples/linear_regression.py

A/B 测试

贝叶斯 A/B 测试转化率的示例:

python examples/ab_test.py

支持的发行版

贝叶斯引擎支持以下分布:

  • normal :正态(高斯)分布
  • lognormal :对数正态分布
  • beta :Beta 分布
  • gamma :伽马分布
  • exponential :指数分布
  • uniform :均匀分布
  • bernoulli :伯努利分布
  • binomial :二项分布
  • poisson :泊松分布
  • deterministic :确定性变换

MCP 集成

此服务器实现了模型调用协议 (MCP),使其与各种 LLM 和框架兼容。要将其与您的 LLM 一起使用:

import requests response = requests.post("http://localhost:8000/mcp", json={ "function_name": "create_model", "parameters": { "model_name": "example_model", "variables": {...} } }) result = response.json()

执照

麻省理工学院

致谢

基于 Wrench AI 框架的概念和代码。

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

模型调用协议服务器使 LLM 能够执行严格的贝叶斯分析和概率推理,包括推理、模型比较和具有不确定性量化的预测建模。

  1. 特征
    1. 安装
      1. ��发安装
      2. 要求
    2. 快速入门
      1. 启动服务器
    3. API 使用
      1. 1.创建模型
      2. 2.更新信念
      3. 做出预测
      4. 比较模型
      5. 5.创建可视化
    4. 示例
      1. 线性回归
      2. A/B 测试
    5. 支持的发行版
      1. MCP 集成
        1. 执照
          1. 致谢

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            MCP directory API

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            curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/wrenchchatrepo/bayes-msp'

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