返回 MCP 目录
public公开dns本地运行

构建MCP服务器

一个将训练好的随机森林模型与蜂框架集成的服务器,为AI工具和代理启用ReAct交互性。

article

README

Build a MCP Server

A complete walkthrough on how to build a MCP server to serve a trained Random Forest model and integrate it with Bee Framework for ReAct interactivity.

See it live and in action 📺

Startup MCP Server 🚀

  1. Clone this repo git clone https://github.com/nicknochnack/BuildMCPServer
  2. To run the MCP server
    cd BuildMCPServer
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv add .
    uv add ".[dev]"
    uv run mcp dev server.py
  3. To run the agent, in a separate terminal, run:
    source .venv/bin/activate
    uv run singleflowagent.py

Startup FastAPI Hosted ML Server

git clone https://github.com/nicknochnack/CodeThat-FastML
cd CodeThat-FastML
pip install -r requirements.txt
uvicorn mlapi:app --reload
Detailed instructions on how to build it can also be found here

Other References 🔗

Who, When, Why?

👨🏾‍💻 Author: Nick Renotte
📅 Version: 1.x
📜 License: This project is licensed under the MIT License

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端