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随机森林模型服务

构建一个MCP服务器，用于服务训练好的随机森林模型，并与Bee框架集成以实现ReAct交互。

  • by nicknochnack
  • Python
  • 本地部署
  • 60 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 nicknochnack/BuildMCPServer

使用说明

构建MCP服务器

关于如何构建MCP服务器以服务于训练好的随机森林模型并将其与Bee Framework集成以实现ReAct交互性的完整演练。

现场观看📺

启动MCP服务器🚀

  1. 克隆此仓库 git clone https://github.com/nicknochnack/BuildMCPServer
  2. 运行MCP服务器
    cd BuildMCPServer
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv add .
    uv add ".[dev]"
    uv run mcp dev server.py
  3. 要在单独的终端中运行代理，请运行：
    source .venv/bin/activate
    uv run singleflowagent.py

启动FastAPI托管ML服务器

git clone https://github.com/nicknochnack/CodeThat-FastML
cd CodeThat-FastML
pip install -r requirements.txt
uvicorn mlapi:app --reload
关于如何构建它的详细说明也可以找到 这里

其他参考文献🔗

谁，何时，为什么？

👨🏾‍💻 作者：尼克·雷诺特
📅 版本：1.x
📜 许可证：此项目根据MIT许可证获得许可

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