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public公开dns本地运行

BuildMCPServer

该项目提供了一套完整的MCP服务器构建指南,用于部署训练好的随机森林模型,并与Bee框架集成实现ReAct交互功能。

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README

🚀 构建MCP服务器

本项目主要提供了构建MCP服务器以及启动FastAPI托管的ML服务器的详细步骤,帮助开发者快速搭建相关环境。

🚀 快速开始

📦 构建MCP服务器

  1. 克隆此仓库:
git clone https://github.com/nicknochnack/BuildMCPServer
  1. 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
  1. 启动代理程序,在另一个终端中运行:
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

📚 详细文档

有关如何构建它的详细说明,请参见 这里

🔗 其他参考资料

📄 许可证

👨🏾💻 作者:Nick Renotte
📅 版本:1.x
📜 此项目采用 MIT 许可证。

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