Linear Regression MCP

🚀 線形回帰 MCP プロジェクト

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を展示しています。CSV ファイルをアップロードすることで、Claude は完全に独立して 線形回帰モデル を訓練することができます。システムは 機械学習モデルの訓練ライフサイクル 全体を経て、データの前処理、訓練、評価（RMSE の計算）を行います。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする

まず、リポジトリをローカルコンピュータにクローンします。

git clone https://github.com/HeetVekariya/Linear-Regression-MCP
cd Linear-Regression-MCP

2. uv をインストールする

uv は、Rust で書かれた超高速の Python パッケージとプロジェクトマネージャです。このプロジェクトのサーバー管理と依存関係管理に必要です。

• ここ から uv をダウンロードしてインストールしてください。

3. 依存関係をインストールする

uv のインストールが完了したら、以下のコマンドを実行してすべての必要な依存関係をインストールします。

uv sync

4. Claude デスクトップを設定する

サーバーを Claude デスクトップと統合するには、Claude の設定ファイルを変更する必要があります。オペレーティングシステムに応じて以下の操作を行ってください。

• macOS または Linux の場合：

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Windows の場合：

code $env:AppData/Claude/claude_desktop_config.json

• 設定ファイル内の mcpServers セクションを見つけ、プレースホルダーのパスを uv のインストール先の絶対パスと線形回帰プロジェクトのディレクトリに置き換えます。以下のようになります。

{
    "mcpServers":
    {
        "linear-regression": 
        {
            "command": "ABSOLUTE/PATH/TO/.local/bin/uv",
            "args":
            [
                "--directory",
                "ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR-LINEAR-REGRESSION-REPO", 
                "run",
                "server.py"
            ] 
        }
    }
}

• ファイルを保存した後、Claude デスクトップを再起動して MCP サーバーに接続します。

💻 使用例

利用可能なツール

このプロジェクトでは、以下のツールを使用してデータセットを処理し、モデルを訓練することができます。

🤝 コントリビューションについて

コミュニティからのコントリビューションを歓迎します！何か質問、提案、または改善点がある場合は、GitHub リポジトリ に issue または pull request を送信してください。

📞 連絡先

プロジェクトのメンテナに連絡したり、追加のサポートを得たりするには、以下の方法でお問い合わせください。

メール | GitHub | Dev.to | Medium

線形回帰 MCP プロジェクトをご利用いただき、ありがとうございます！皆さんのご参加とフィードバックを楽しみにしています。