io.github.rohithraju-ops/mcp-ml-lab

MCPcommunauté
v0.1.0io.github.rohithraju-opsUnknownMis à jour il y a 4 moisGitHub

Run end-to-end ML experiments from natural language (XGBoost, LightGBM, Optuna).

Let AI agents run real ML experiments end-to-end. An MCP server that gives Claude (or any MCP-aware AI agent) the ability to profile a CSV, define an ML task, tune XGBoost and LightGBM with Optuna, and produce a markdown report with feature importance — all from natural The existing ML-related MCP servers wrap MLflow, ZenML, or Weights & Biases and expose them as read-only — agents can browse…

Fonctionne dans
ClaudeCursorCopilotGemini

Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio). Un client absent de cette liste n’est pas écarté pour autant — c’est simplement quelque chose que Forge ne peut pas confirmer.

Indexé automatiquement depuis des sources publiques. Pas encore vérifié par son développeur sur Forge.Revendiquer cette annonce →
il y a 4 moisDernière mise à jour
Paquet
Auteurio.github.rohithraju-ops
LicenceUnknown
Version0.1.0
Sourcemcp-registry
GitHubrohithraju-ops/mcp-ml-lab
SBOMCycloneDX 1.6 ↓
Statut de confiance
B
60/100Bon
✓Listé dans l’index Forge+10/10
—Identité de l’éditeur vérifiée+0/20
→ Éditeur : exécutez `forge publish` depuis le dépôt du paquet pour revendiquer la propriété
—Signature de publication Ed25519+0/5
→ Incluse automatiquement quand l’éditeur exécute `forge publish`
—Vérification de domaine+0/5
→ Éditeur : hébergez /.well-known/forge.json sur la page d’accueil du paquet avec { "publisher": "<github-login>" }
—npm Trusted Publishing (Sigstore)+0/5
→ Publiez depuis GitHub Actions avec --provenance pour que l’attestation lie ce paquet à ce dépôt
—Correspondance de mainteneur npm+0/5
→ Acquis dès que votre identité est vérifiée ci-dessus et que ce login est mainteneur npm de ce paquet
✓Analyse CVE · propre+30/30
✓Analyse statique · propre+20/20
Collez-le dans Claude Code, Cursor ou tout assistant d’IA pour combler toutes les lacunes
StatutIndexé par la communauté
ÉditeurNon vérifié
SignatureNon signé
Domaine—
Provenance—
DépendancesNon audité
Surface d’outils—
Analyse de sécurité✓ Proprev0.1.0 · il y a 3 moisQuelle est l’efficacité de cette analyse ?
ÉvaluationsAucune
Indexé13 juin 2026

La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.

Outils

Aucune déclaration d’outil trouvée dans le code source3mo ago

Forge a lu 0 fichiers sources de l’archive du paquet publié et n’a trouvé aucun enregistrement d’outil MCP. L’extraction repose sur des motifs appliqués au code livré : un serveur qui construit sa liste d’outils à l’exécution, ou qui ne livre que du code empaqueté ou minifié, n’enregistre rien de visible ici. À lire comme « non détecté », pas comme « n’en expose aucun ».

À propos

Let AI agents run real ML experiments end-to-end. An MCP server that gives Claude (or any MCP-aware AI agent) the ability to profile a CSV, define an ML task, tune XGBoost and LightGBM with Optuna, and produce a markdown report with feature importance — all from natural The existing ML-related MCP servers wrap MLflow, ZenML, or Weights & Biases and expose them as read-only — agents can browse experiment history but can't actually run anything. fills the gap: it lets agents execute the full…

Mots-clés
mcp
Alternatives
Comparaison des surfaces d’outils…

Aucune couverture des dépendances

Le résolveur de Forge ne lit que les métadonnées npm : ce paquet PyPI n'a donc pas d'arbre résolu. C'est une lacune de couverture, pas un satisfecit.