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