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ML API转换工具

该工具演示了如何将传统的机器学习API转换为与LLM兼容的MCP服务器，支持自动工具发现和松耦合架构。

  • by tetsuya0617
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在 GitHub 查看 tetsuya0617/pyconthailand2025-public

使用说明

PyCon Thailand 2025：如何使用Python将ML API转换为LLM兼容的MCP服务器

发言人： 平田哲也 会议： 泰国PyCon 2025 持续时间： 30分钟

📝 概述

此存储库包含PyCon Thailand 2025演示文稿的代码和幻灯片，演示如何使用Python将传统的机器学习API转换为LLM兼容的MCP（模型上下文协议）服务器。

我们比较了将ML工具与LLM集成的三种不同方法：

  1. REST API -手动端点管理的标准方法
  2. 函数调用 -LLM原生工具集成（使用Gemini）
  3. MCP（模型上下文协议） -工具发现和执行的标准化协议

🎯 关键信息

MCP使您的机器学习工具LLM可被发现 通过标准化协议，消除了URL管理，实现了自动工具发现，同时保持了客户端和服务器之间的松散耦合。

📁 存储库结构

pyconthailand2025-public/
├── code/                      # Live demo code implementations
│   ├── client/               # Client implementations (REST, FC, MCP)
│   ├── server/               # Server implementations (REST, FC, MCP)
│   ├── requirements.txt      # Python dependencies
│   └── README.md            # Detailed code documentation
│
└── slide/                     # Presentation slides
    ├── preview.html          # Main presentation (open this!)
    ├── image/               # Architecture diagrams
    └── video/               # Live demo video

🚀 快速开始

看 code/README.md 有关详细的设置说明和代码文档。

太长，读不下去了

# 1. Clone and setup
git clone https://github.com/tetsuya0617/pyconthailand2025-public.git
cd pyconthailand2025-public/code
pip install -r requirements.txt

# 2. Set up Gemini API key
echo "GEMINI_API_KEY=your-key-here" > .env

# 3. Run MCP demo (easiest)
python client/mcp_client.py

📊 比较摘要

功能 REST API 函数调用 MCP
工具选择 ❌ 手动路由 ✅ LLM决定✅ LLM决定
网址管理器 ❌ 硬编码URL ❌ 手动HTTP端点 ✅ 无（基于协议）
耦合 ❌ 紧 ⚠️ 中等 ✅ 宽松
标准化 ❌ 自定义 ❌ 供应商特定 ✅ MCP协议
发现 ❌ 手册 ⚠️ 手动提取 ✅ 自动

🎓 查看演示文稿

打开 幻灯片/预览.html 在浏览器中查看幻灯片。

GitHub页面URL: https://tetsuya0617.github.io/pyconthailand2025-public/slide/preview.html

🛠️ 技术

  • Python 3.11+
  • API双子星 -LLM用于智能工具选择（免费等级：每天1500个要求）
  • 快速API -REST API和函数调用服务器
  • FastMCP -MCP服务器框架
  • 打手 -免费翻译API
  • 更快的耳语 -语音转文本
  • 马普 -基于Markdown的幻灯片生成

📚 了解更多

MCP资源

API双子星

📄 许可证

麻省理工学院许可证-您可以自由地将此代码用于学习和教学目的。

👤 作者

平田哲也

  • 会议： 泰国PyCon 2025
  • 谈话： “如何使用Python将ML API转换为LLM兼容的MCP服务器”
  • github： @铁屋0617

🙏 致谢

  • PyCon Thailand 2025组织者和社区
  • MCP规范的拟人化
  • Gemini API的Google
  • FastMCP框架贡献者
  • Python社区

问题？ 在会议结束后打开一个问题或联系。

想试试演示吗？ 看 code/README.md 获取分步说明。

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