modelscope·@wrenchchatrepo/bayes-msp
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。
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。
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 .
bash
python bayesian_mcp.py
python bayesian_mcp.py --host 0.0.0.0 --port 8080
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。
贝叶斯 MCP 服务器通过其 API 提供了几个功能：
使用指定变量创建一个新的贝叶斯模型。
python
{ "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] } } } }
使用新证据更新模型信念。
python
{ "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 } } }
使用后验分布生成预测。
python
{ "function_name": "predict", "parameters": { "model_name": "my_model", "variables": ["theta"], "conditions": { "x": [1.0, 2.0, 3.0] } } }
使用信息准则比较多个模型。
python
{ "function_name": "compare_models", "parameters": { "model_names": ["model_1", "model_2"], "metric": "waic" } }
生成模型后验分布的可视化。
python
{ "function_name": "create_visualization", "parameters": { "model_name": "my_model", "plot_type": "trace", "variables": ["theta"] } }
examples/ 目录中包含几个示例，演示如何使用贝叶斯 MCP 服务器：
一个简单的线性回归示例，演示参数估计：
bash python examples/linear_regression.py
一个贝叶斯 A/B 测试示例，用于转换率：
bash python examples/ab_test.py
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python import requests
response = requests.post("http://localhost:8000/mcp", json={ "function_name": "create_model", "parameters": { "model_name": "example_model", "variables": {...} } })
result = response.json()
MIT
基于Wrench AI框架的概念和代码。
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