Intégration d'outils de données et de modèles avec MCP

DEV - 08/08
Les projets de science des données modernes impliquent souvent de jongler avec plusieurs outils: les databases, les modèles, les API. Par conséquent, tous ...

Les projets de science des données modernes impliquent souvent de jongler avec plusieurs outils: les databases, les modèles, les API. Par conséquent, tous parlant différentes langues. Le protocole de contexte du modèle (MCP) simplifie cela en modifiant ces outils en tant que points de terminaison structurés. Avec MCP, les agents AI peuvent interagir avec les bases de données SQL, les outils graphiques comme NEO4J et les modèles ML via une interface cohérente, supprimant le besoin de code d'intégration personnalisé et rendant les flux de travail plus modulaires, évolutifs et prêts pour l'agent.

Exposer des outils de données et des modèles ML via MCP

Vous trouverez ci-dessous un exemple complet utilisant Pythonfastmcp, Outils NEO4J, et un modèle ML simple via le noyau sémantique:

à partir de mcp.server.fastmcp import Fastmcp import sqlite3.connect ("data.db") lignes = conn.execute (sql) .fetchall ...
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