Добро пожаловать в Linear Regression MCP! Этот проект демонстрирует сквозной рабочий процесс машинного обучения с использованием Claude and the Model Context Protocol (MCP).

Claude может обучать модель Linear Regression полностью самостоятельно, просто загрузив файл CSV, содержащий набор данных. Система проходит весь жизненный цикл обучения модели ML, обрабатывая предварительную обработку данных, обучение и оценку (расчет RMSE).

Настройка и установка

###1. Клонировать хранилище:

Во-первых, клонируйте хранилище в локальную машину:

###2 Установите uv:

T1 — чрезвычайно быстрый пакет Python и менеджер проектов, написанный на Rust. Это необходимо для управления сервером и зависимостями в этом проекте.

Скачать и установить uv отсюда.

###3 Установите зависимости

После установки uv запустите следующую команду для установки всех необходимых зависимостей:

###4 Настройка Клода Десктопа:

Чтобы интегрировать сервер с Claude Desktop, необходимо изменить конфигурационный файл Claude. Следуйте инструкциям для вашей операционной системы:

Для macOS или Linux:

• Для Windows:

Linear Regression MCP

Welcome to Linear Regression MCP! This project demonstrates an end-to-end machine learning workflow using Claude and the Model Context Protocol (MCP).

Claude can train a Linear Regression model entirely by itself, simply by uploading a CSV file containing the dataset. The system goes through the entire ML model training lifecycle, handling data preprocessing, training, and evaluation (RMSE calculation).

Setup and Installation

1. Clone the Repository:

First, clone the repository to your local machine:

git clone https://github.com/HeetVekariya/Linear-Regression-MCP
cd Linear-Regression-MCP

2. Install uv:

uv is an extremely fast Python package and project manager, written in Rust. It is essential for managing the server and dependencies in this project.

• Download and install uv from here.

3. Install Dependencies:

Once uv is installed, run the following command to install all necessary dependencies:

uv sync

4. Configure Claude Desktop:

To integrate the server with Claude Desktop, you will need to modify the Claude configuration file. Follow the instructions for your operating system:

• For macOS or Linux:

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

• For Windows:

code $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json

• In the configuration file, locate the mcpServers section, and replace the placeholder paths with the absolute paths to your uv installation and the Linear Regression project directory. It should look like this:

{
    "mcpServers":
    {
        "linear-regression": 
        {
            "command": "ABSOLUTE/PATH/TO/.local/bin/uv",
            "args":
            [
                "--directory",
                "ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR-LINEAR-REGRESSION-REPO", 
                "run",
                "server.py"
            ] 
        }
    }
}

• Once the file is saved, restart Claude Desktop to link with the MCP server.

Available Tools

The following tools are available in this project to help you work with the dataset and train the model: