构建MCP服务器

一个完整的指南，教你如何构建一个MCP服务器来托管训练好的随机森林模型，并将其与Bee框架集成以实现ReAct交互功能。

实时演示 📺

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. 在另一个终端中运行代理：
   source .venv/bin/activate
uv run singleflowagent.py

启动FastAPI托管的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在这里找到 这里

其他参考资料 🔗

• 构建MCP客户端（用于singleflow代理）
  
• 我最初构建ML服务器的视频

关于项目

👨🏾‍💻 作者：Nick Renotte

📅 版本：1.x

📜 许可证：本项目采用MIT许可证