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什麼是 MCP 服務器?
MCP 服務器是一個用於管理和記錄機器學習模型上下文信息的平臺。它支持模型的全生命週期管理,包括數據集、訓練過程、評估結果以及相關的環境信息。如何使用 MCP 服務器?
通過簡單的配置和 API 接口,您可以輕鬆地註冊模型、記錄訓練日誌並追蹤模型的演化歷史。適用場景
適用於需要系統化管理模型開發流程的企業和研究團隊,特別是涉及複雜多階段模型訓練的情況。主要功能
數據集管理
支持創建、更新和刪除數據集,並允許組織成集合。
模型跟蹤
記錄每個模型的訓練過程、參數和性能指標。
模型血統追蹤
跟蹤模型之間的依賴關係,便於溯源。
RESTful API 支持
提供標準化接口以集成到現有工作流中。
優勢
簡化模型開發週期中的上下文管理
確保模型訓練過程透明且可追溯
支持跨團隊協作與知識共享
侷限性
初期配置可能需要一定技術支持
對大規模項目可能帶來額外存儲開銷
如何使用
安裝 MCP 服務器
根據文檔安裝 MCP 服務器及其依賴項。
配置數據庫連接
編輯配置文件中的數據庫 URL。
啟動服務
運行 MCP 服務器以開始處理請求。
使用案例
案例 1:註冊新模型
用戶通過 API 註冊了一個新的深度學習模型。
案例 2:查詢模型歷史
用戶查詢已註冊模型的歷史版本。
常見問題
如何安裝 MCP 服務器?
是否支持多用戶訪問?
如何備份 MCP 數據庫?
相關資源
官方文檔
詳細的安裝指南和技術參考。
GitHub 倉庫
源碼及 Issue 跟蹤。
社區論壇
與其他用戶的交流平臺。

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