mcp-server-scikit-learn: MCP server for Scikit-learn - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

mcp-server-scikit-learn 是一个为 Scikit-learn 提供的 Model Context Protocol 服务器，旨在为机器学习开发者和研究人员提供一个标准化的接口，以便更高效地交互和管理 Scikit-learn 模型和数据集。

核心功能

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

适用场景

• 机器学习模型开发和训练
• 数据预处理和特征工程
• 模型评估和优化
• 机器学习研究和实验

工具列表

• MCP Inspector：用于调试和监控 MCP 服务器的运行状态，可以通过浏览器访问调试界面。

常见问题解答

暂无常见问题解答。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 Python 和 Git。
2. 创建并激活虚拟环境：
   bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate

安装教程

1. 克隆项目仓库：
   bash
git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-scikit-learn.git
cd mcp-server-scikit-learn

2. 安装依赖：
   bash
pip install -e ".[dev]"

3. 启动 MCP Inspector：
   bash
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory=src/mcp_server_scikit_learn run mcp-server-scikit-learn

或者将工具添加为 MCP 服务器：
json
{
"scikit-learn": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-server-scikit-learn",
"run",
"mcp-server-scikit-learn"
]
}
}

调试方式

1. 运行测试：
   bash
pytest -s -v tests/

2. 启动 MCP Inspector 后，访问浏览器中显示的 URL 进行调试。