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。

これは、Scikit-learnモデルに標準化されたインターフェースを提供するMCPサーバーで、モデルのトレーニング、評価、データ前処理、および永続化などの機能をサポートしています。

このプロジェクトは、学習済みのランダムフォレストモデルをデプロイするための完全なMCPサーバー構築ガイドを提供し、Beeフレームワークと統合してReActインタラクション機能を実現します。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)を通じてMLflowに自然言語インターフェースを提供し、ユーザーが英語で機械学習の実験とモデルをクエリして管理できるようにします。サーバー側とクライアント側のコンポーネントが含まれています。

Groundlight MCPサーバーは、画像検出器の作成と管理を行うサービスで、2値分類、多クラス分類、カウント機能を含む複数の検出モードをサポートし、画像クエリと結果取得のインターフェースを提供します。

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。

MCPプロトコルに互換性のあるサーバープロジェクトで、ASE、pymatgen、および機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）を通じて原子スケールのシミュレーション機能を提供しています。現在積極的に開発中です。

YouTube MCPは、機械学習技術を通じてYouTubeコンテンツのインタラクション体験を向上させることを目的としたAIベースのソリューションで、公式APIを必要とせずにビデオ検索、字幕取得、および意味検索などの機能をサポートします。

Allora MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）に基づく実装で、Alloraネットワークから機械学習推論データを取得する機能を提供し、AIシステムがAllora予測市場データにシームレスにアクセスできるようにします。

Cloudera MLモデル制御プロトコル(MCP)はPythonのツールキットで、Cloudera機械学習プラットフォームとの統合機能を提供します。ファイル管理、ジョブスケジューリング、モデル管理、実験追跡などのサービスが含まれます。

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。

OpenML MCPサーバーは、MCPプロトコルを通じてOpenML APIへのアクセスを提供するツールで、ユーザーがMCP互換クライアント（Claude Desktopなど）から直接データセット、タスク、プロセスなどの機械学習リソースをクエリできます。

MCP-DeanMachinesプロジェクトの概要