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Scikit-learn模型协议服务器

为Scikit-learn模型和数据集提供标准化接口的协议服务器，支持模型训练、评估、数据预处理及持久化等功能。

  • by shibuiwilliam
  • Python
  • 本地部署
  • 18 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 shibuiwilliam/mcp-server-scikit-learn

使用说明

mcp服务器scikit学习：用于scikit学习的mcp服务器

概述

这是一个用于Scikit-learn的模型上下文协议服务器，为与Scikit-lern模型和数据集的交互提供了一个标准化的接口。

特性

  • 训练和评估Scikit学习模型
  • 处理数据集和数据预处理
  • 模型持久性和加载
  • 特征工程和选择
  • 模型评估指标
  • 交叉验证和超参数调优

在本地运行此项目

此项目尚未针对临时环境进行设置（例如。 uvx 使用）。通过克隆此仓库在本地运行此项目：

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-scikit-learn.git
cd mcp-server-scikit-learn

您可以通过npm启动MCP检查器：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory=src/mcp_server_scikit_learn run mcp-server-scikit-learn

启动后，检查器将显示一个URL，您可以在浏览器中访问该URL以开始调试。

或者将此工具添加为MCP服务器：

{
  "scikit-learn": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/mcp-server-scikit-learn",
      "run",
      "mcp-server-scikit-learn"
    ]
  }
}

发展

  1. 创建并激活虚拟环境：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项：
pip install -e ".[dev]"
  1. 运行测试：
pytest -s -v tests/

许可证

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