WarpGBM

Name: WarpGBM
Author: jefferythewind

Train gradient boosting models quickly and export portable artifacts for smooth deployment.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

List Models: List all available ML model backends (warpgbm, lightgbm)
Train: Train a gradient boosting model and return portable artifacts (joblib and/or ONNX)
Predict From Artifact: Run inference using a trained model artifact or artifact_id. Use artifact_id for fast predictions right after training (valid for 5 minutes).

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Train gradient boosting models quickly and export portable artifacts for smooth deployment. Run fast predictions from newly trained models or existing artifacts. Upload datasets, browse available backends, and access a practical guide with best practices and troubleshooting.

Как подключить

Как подключить WarpGBM к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://warpgbm-mcp--jefferythewind.run.tools

Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить WarpGBM к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://warpgbm-mcp--jefferythewind.run.tools

Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить WarpGBM к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://warpgbm-mcp--jefferythewind.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (6)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

list_models	List all available ML model backends (warpgbm, lightgbm)
train	Train a gradient boosting model and return portable artifacts (joblib and/or ONNX)
predict_from_artifact	Run inference using a trained model artifact or artifact_id. Use artifact_id for fast predictions right after training (valid for 5 minutes).
get_agent_guide	Get the comprehensive agent guide with examples, best practices, and troubleshooting tips for using this service
upload_data	Upload CSV or Parquet files for training. Parses files and returns structured X and y arrays ready for training.
submit_feedback	Submit feedback about the service. Agents can report bugs, request features, or provide general feedback.