该项目是一个MCP服务器，用于管理记忆文本文件，帮助Claude等AI模型在对话间保持上下文。提供添加、搜索、删除和列出记忆的功能，支持基于子字符串的精确匹配操作。设计上采用简单的文本文件存储记忆，类似于ChatGPT的记忆机制，并通过提示和训练来触发记忆存储。

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。

Unsloth MCP Server是一个用于高效微调大语言模型的服务器，通过优化算法和4位量化技术，实现2倍训练速度提升和80%显存节省，支持多种主流模型。

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。

一个连接Hevy健身数据与语言模型的TypeScript服务器，通过MCP协议提供健身历史、训练进度和个人记录等工具。

LudusMCP是一个基于自然语言命令管理Ludus实验室环境的模型上下文协议服务器，提供虚拟化训练环境的部署、配置和管理功能，支持通过WireGuard VPN或SSH隧道连接Ludus服务器。

一个帮助技术教练创建结构化学习小时课程的MCP服务，通过4C学习模型生成包含代码示例和互动白板的60分钟技术训练课程

MCP工具是一个用于GitHub仓库中管理模型上下文的工具，支持版本追踪、数据集管理、性能记录和训练配置文档化。

该项目是关于自动化医疗编码的研究，提供了在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上训练和评估医疗编码模型的代码，包括多种模型的实现和新数据集的划分。

一个提供Whoop API访问的模型上下文协议服务器，支持查询运动周期、恢复状态、训练负荷等健康数据。