KappaML MCP服务器
远程MCP服务器，暴露 KappaML API 作为Claude Desktop和Claude Code等人工智能助手的工具。
工具（21）
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| 用户 | get_user_profile, update_user_profile |
| API密钥 | create_api_key, list_api_keys, delete_api_key |
| 模型 | list_models, create_model, get_model, delete_model |
| 预测 | predict, predict_batch |
| 学习 | learn, learn_batch |
| 预测 | forecast |
| 指标 | get_metrics, get_metrics_history |
| 检查点 | list_checkpoints, create_checkpoint, get_checkpoint, delete_checkpoint, restore_checkpoint |
设置
本地安装
cd kappaml-mcp
pip install -e .运行服务器
# Option 1: Set API key via environment variable (single-tenant)
export KAPPAML_API_KEY=sk.xxx
python server.py
# Option 2: Clients send their own key via Authorization header (multi-tenant)
python server.py服务器启动于 http://0.0.0.0:8000.
码头工人
docker build -t kappaml-mcp .
docker run -p 8000:8000 -e KAPPAML_API_KEY=sk.xxx kappaml-mcp客户端配置
克劳德代码
claude mcp add --transport http kappaml http://localhost:8000/mcp \
--header "Authorization: Bearer sk.xxx"克劳德桌面
添加到您的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"kappaml": {
"url": "http://localhost:8000/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer sk.xxx"
}
}
}
}认证
服务器从 Authorization: Bearer MCP客户端发送的标头，并将其转发为 X-API-Key 至KappaML API。如果不存在标头，则返回到 KAPPAML_API_KEY 环境变量。