该项目通过Model Context Protocol (MCP)为MLflow提供自然语言交互界面，使用户能用英语查询和管理机器学习实验与模型，包含服务端和客户端组件。

线性回归MCP项目展示了使用Claude和模型上下文协议（MCP）的端到端机器学习工作流程，包括数据预处理、模型训练和评估。

Groundlight MCP服务器是一个用于创建和管理图像检测器的服务，支持多种检测模式，包括二分类、多分类和计数功能，并提供图像查询和结果获取接口。

YouTube MCP是一个基于AI的解决方案，旨在通过机器学习技术提升YouTube内容交互体验，支持视频搜索、字幕获取及语义搜索等功能，无需官方API。

该项目提供了一套完整的MCP服务器构建指南，用于部署训练好的随机森林模型，并与Bee框架集成实现ReAct交互功能。

这是一个为Scikit-learn模型提供标准化接口的MCP服务器，支持模型训练、评估、数据预处理及持久化等功能。

该项目展示了使用Claude和模型上下文协议(MCP)进行端到端机器学习工作流的线性回归模型训练。用户只需上传CSV数据集，系统即可自动完成数据预处理、模型训练和评估(RMSE计算)全流程。

一个兼容MCP协议的服务器项目，通过ASE、pymatgen和机器学习原子间势能（MLIPs）提供原子尺度模拟功能，目前正在积极开发中。

Allora MCP服务器是一个基于Model Context Protocol（MCP）的实现，提供从Allora网络获取机器学习推理数据的功能，使AI系统能够无缝访问Allora预测市场数据。

该项目通过自然语言接口为MLflow提供模型上下文协议(MCP)服务，简化机器学习实验和模型的管理与查询。

OpenML MCP服务器是一个通过MCP协议提供OpenML API访问的工具，允许用户直接从MCP兼容客户端（如Claude Desktop）查询数据集、任务、流程等机器学习资源。

该项目为IDA Pro的MCP（机器代码处理器）提供文档和实用工具，旨在帮助开发者学习MCP的使用，并实现IDA Pro的自动化脚本。

MCP-DeanMachines项目摘要

Cloudera ML模型控制协议(MCP)是一个Python工具包，提供与Cloudera机器学习平台集成的功能，包括文件管理、作业调度、模型管理和实验跟踪等服务。

Statsource MCP Server是一个提供统计分析和机器学习预测功能的模型上下文协议服务器，支持多种数据源接入和多样化统计计算。