mit-lcp/croissant-baker

Croissant 베이커

자동적으로 ML 데이터셋에 대한 Croissant JSON-LD 메타데이터를 생성합니다. e.g. PhysioNet, NeurIPS Datasets & Benchmarks 제출 또는 표준화 된 데이터셋 메타데이터의 이점이 있는 모든 플랫폼.

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설치

또는 uv로:

빠른 시작

또는 번들 된 MIMIC-IV 데모 테스트 데이터를 시도 :

에이전트 사용

croissant-baker는 로컬 MCP 서버를 발송하고 에이전트 스킬. 서버가 필요합니다. 옵션 mcp 추가:

그런 다음 MCP 클라이언트를 croissant-baker mcp 명령으로 지정합니다. 회사 소개 이 같은 항목을 가지고:

서버는 stdio만 말하며 세 가지 도구를 제공합니다. dry_run, bake] validate. 그것은 로컬 파일을 읽고 네트워크 요청을하지 않습니다. 절대로 paths, 상대적인 것으로 인해 클라이언트가 시작된 디렉토리에 대한 해결 서버에서. 기술 선박 내부 패키지에 croissant_baker/skills/croissant-baker/SKILL.md, 서버는 또한 그것을 봉사 자원으로 croissant-baker://skill.

지원된 체재

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/" \