构建 MCP 服务器

关于如何构建 MCP 服务器以提供训练好的随机森林模型，并将其与 Bee Framework 集成以实现 ReAct 交互性的完整教程。

实时观看和操作 📺

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
详细的构建说明也可以在 这里 找到。

其他参考资料 🔗

• 构建 MCP 客户端（用于单流代理）
• 我构建 ML 服务器的原始视频

谁，何时，为什么？

👨🏾‍💻 作者：Nick Renotte
📅 版本：1.x
📜 许可证：本项目根据 MIT 许可证发布