# 贝叶斯msp
## 基本信息
- Slug: `wrenchchatrepo-bayes-msp`
- Source: modelscope
- Publisher: @wrenchchatrepo/bayes-msp
- Categories: research-and-data / data-platforms
- Hosted: No
- License: MIT License
- Source URL: https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@wrenchchatrepo/bayes-msp
## 简介
一种模型调用协议服务器，使大型语言模型能够进行严格的贝叶斯分析和概率推理，包括推断、模型比较和具有不确定性量化的预测建模。
## MCP Server 详情

# 贝叶斯 MCP

一种用于贝叶斯推理、推断和信念更新的模型调用协议（MCP）服务器。该工具使大型语言模型（LLMs）能够执行严格的贝叶斯分析和概率推理。

## 特性

- 🧠 **贝叶斯推断**：使用 MCMC 采样方法根据新证据更新信念
- 📊 **模型比较**：使用信息准则比较竞争模型
- 🔮 **预测推断**：生成带有不确定性量化的预测
- 📈 **可视化**：创建后验分布的可视化
- 🔌 **MCP 集成**：与任何支持 MCP 的 LLM 无缝集成

## 安装

### 开发安装

克隆仓库并安装依赖项：

bash
git clone https://github.com/wrenchchatrepo/bayesian-mcp.git
cd bayesian-mcp
pip install -e .


### 依赖项

- Python 3.9+
- PyMC 5.0+
- ArviZ
- NumPy
- Matplotlib
- FastAPI
- Uvicorn

## 快速开始

### 启动服务器

bash
# 使用默认设置运行
python bayesian_mcp.py

# 指定主机和端口
python bayesian_mcp.py --host 0.0.0.0 --port 8080

# 设置日志级别
python bayesian_mcp.py --log-level debug


服务器将启动并在指定的主机和端口上监听 MCP 请求。

## API 使用

贝叶斯 MCP 服务器通过其 API 提供了几个功能：

### 1. 创建模型

使用指定变量创建一个新的贝叶斯模型。

python
# MCP 请求
{
    "function_name": "create_model",
    "parameters": {
        "model_name": "my_model",
        "variables": {
            "theta": {
                "distribution": "normal",
                "params": {"mu": 0, "sigma": 1}
            },
            "likelihood": {
                "distribution": "normal",
                "params": {"mu": "theta", "sigma": 0.5},
                "observed": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
            }
        }
    }
}


### 2. 更新信念

使用新证据更新模型信念。

python
# MCP 请求
{
    "function_name": "update_beliefs",
    "parameters": {
        "model_name": "my_model",
        "evidence": {
            "data": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
        },
        "sample_kwargs": {
            "draws": 1000,
            "tune": 1000,
            "chains": 2
        }
    }
}


### 3. 进行预测

使用后验分布生成预测。

python
# MCP 请求
{
    "function_name": "predict",
    "parameters": {
        "model_name": "my_model",
        "variables": ["theta"],
        "conditions": {
            "x": [1.0, 2.0, 3.0]
        }
    }
}


### 4. 比较模型

使用信息准则比较多个模型。

python
# MCP 请求
{
    "function_name": "compare_models",
    "parameters": {
        "model_names": ["model_1", "model_2"],
        "metric": "waic"
    }
}


### 5. 创建可视化

生成模型后验分布的可视化。

python
# MCP 请求
{
    "function_name": "create_visualization",
    "parameters": {
        "model_name": "my_model",
        "plot_type": "trace",
        "variables": ["theta"]
    }
}


## 示例

`examples/` 目录中包含几个示例，演示如何使用贝叶斯 MCP 服务器：

### 线性回归

一个简单的线性回归示例，演示参数估计：

bash
python examples/linear_regression.py


### A/B 测试

一个贝叶斯 A/B 测试示例，用于转换率：

bash
python examples/ab_test.py


## 支持的分布

贝叶斯引擎支持以下分布：

- `normal`：正态（高斯）分布
- `lognormal`：对数正态分布
- `beta`：贝塔分布
- `gamma`：伽玛分布
- `exponential`：指数分布
- `uniform`：均匀分布
- `bernoulli`：伯努利分布
- `binomial`：二项分布
- `poisson`：泊松分布
- `deterministic`：确定性变换

## MCP 集成该服务器实现了模型调用协议（Model Calling Protocol），使其与广泛的LLM和框架兼容。要将其与您的LLM一起使用：

python
import requests

response = requests.post("http://localhost:8000/mcp", json={
    "function_name": "create_model",
    "parameters": {
        "model_name": "example_model",
        "variables": {...}
    }
})

result = response.json()


## 许可证

MIT

## 致谢

基于Wrench AI框架的概念和代码。