mit-lcp/croissant-baker

クロワッサンベーカー

ML データセットの Croissant JSON-LD メタデータを自動生成します。例えば、 PhysioNet、NeurIPS データセット & Benchmarks の投稿、または標準化されたデータセットメタデータから恩恵を受けるプラットフォーム。

⊙ ドキュメント

お問い合わせ

インストール

または紫外線と:

クイックスタート

またはバンドルされたMIMIC-IVデモテストデータを試してみてください。

エージェントでの使用

croissant-bakerはローカルMCPサーバーを出荷し、 エージェントスキル サーバは、 オプション[mcp]:

MCP クライアントを croissant-baker mcp コマンドで指定します。 ほとんどの顧客 このようにエントリを取る:

サーバは stdio だけを話し、 3 つのツールを提供しています: [dry_run], [bake], と [validate]。 ローカルファイルを読み込み、ネットワークリクエストを行わない 絶対パス クライアントが起動したディレクトリに対して相対的に解決するパス サーバ内の パッケージ内のスキルシップ [[croissant_baker/skills/croissant-baker/SKILL.md]、サーバーも機能します リソースとして [croissant-baker://skill].

サポートされている形式

| フォーマット | 延長 | 備考 | |------------------------------------------------| | CSV・TSV | [[T7], .tsv | 自動型推論によるストリーミング | | 宴会 | │.

Croissant Baker

Automatically generate Croissant JSON-LD metadata for ML datasets — e.g. for PhysioNet, NeurIPS Datasets & Benchmarks submissions, or any platform that benefits from standardized dataset metadata.

📖 Documentation

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Installation

pip install croissant-baker

or with uv:

uv add croissant-baker

Quick start

croissant-baker \
  --input /path/to/dataset \
  --creator "Your Name,[email protected]" \
  --description "My ML dataset" \
  --license "CC-BY-4.0" \
  --output my-dataset-croissant.jsonld

Or try with the bundled MIMIC-IV Demo test data:

git clone https://github.com/MIT-LCP/croissant-baker.git && cd croissant-baker
uv sync --group dev
croissant-baker \
  --input tests/data/input/mimiciv_demo/physionet.org/files/mimic-iv-demo/ \
  --creator "Alistair Johnson,[email protected],https://physionet.org/" \