線形回帰MCPプロジェクトは、Claudeとモデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用したエンドツーエンドの機械学習ワークフローを示しており、データの前処理、モデルのトレーニング、評価が含まれます。

神経小児発達システムは、画期的な人工知能フレームワークで、人間の心理発達段階（認知、感情、社交的成長を含む）を模倣することで、ニューラルネットワークの学習方法を再構築します。このシステムは、発達心理学理論（ピアジェの認知発達段階、愛着理論など）と神経科学の原理を統合し、知覚処理、感情調節、記憶システム、心理コンポーネントを含む複雑なアーキテクチャを構築し、真の感情知能と自然な発達能力を持つAIを作成することを目指しています。

このプロジェクトは、Claudeとモデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用したエンドツーエンドの機械学習ワークフローによる線形回帰モデルの訓練を示しています。ユーザーはCSVデータセットをアップロードするだけで、システムが自動的にデータの前処理、モデルの訓練と評価（RMSEの計算）の全プロセスを完了します。

このプロジェクトは、自然言語インターフェースを通じてMLflowにモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスを提供し、機械学習の実験とモデルの管理と照会を簡素化します。

Ebook - MCPはモデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく電子書籍処理サーバーで、EPUBおよびPDF形式をサポートし、スマートな書籍管理、インタラクティブな閲読体験、学習支援機能を提供し、電子書籍との自然言語対話を実現します。

動的なMCPサーバー管理サービスで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの作成、実行、管理に使用されます。このプロジェクトはPythonで実装されており、6種類の異なるタイプのマインドマップを生成でき、学習、復習、プレゼンテーションなどのさまざまなシーンに適しています。

Statsource MCPサーバーは、統計分析と機械学習による予測機能を提供するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、複数のデータソースの接続と多様な統計計算をサポートします。

インタラクティブなモデルコンテキストプロトコル（MCP）学習チュートリアルプロジェクトで、MCPホストの設定からサーバーとクライアントの開発までの完全なガイドを提供します。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの実装をテストおよび探索するためのGitHubリポジトリで、複数のプログラミング言語の学習、DevOpsツール、ゲーム開発、AI関連のサブプロジェクトが含まれています。

これはPythonベースのカスタムMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーのデモプロジェクトで、カスタムプロトコルを使用した通信サーバーの構築方法を示すもので、ネットワークプログラミングとプロトコル設計の学習に適しています。

これは初心者向けの生成AIコースプロジェクトで、環境構築から実際のアプリケーションまでの完全な学習パスを提供します。プロジェクトには6つの概念コースと6つのプログラミングコースが含まれ、Azure OpenAIサービスを使用して実践操作を行います。学習者はGitHub Codespacesを通じてすぐに始めることができ、またはローカルにPython環境をインストールすることもできます。プロジェクトではAPIキーの安全な管理を強調し、詳細な設定ガイドを提供します。さらに、学習者にオープンソースへの貢献を奨励し、AIコミュニティの交流プラットフォームを提供します。

モデル - コンテキスト - プロトコルサーバを作成するための学習研究プロジェクト