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通过统一 MCP 接口管理项目并执行评估、对比、拆分与分析报告。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"skore-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
使用 skore-mcp 对我的分类项目运行 evaluate，并生成包含关键指标、错误样本检查和数据分析的报告摘要。
返回评估结果摘要，包含主要指标、问题样本洞察和可读的分析结论。
使用 skore-mcp 比较实验 A 和实验 B 的结果，输出各项指标差异，并指出哪个实验表现更好及原因。
生成结构化对比结果，列出指标差异、优劣判断和简要原因说明。
使用 skore-mcp 对当前数据集执行 train_test_split，按 80/20 划分，并说明拆分后的样本数量与后续评估建议。
返回训练集与测试集划分结果，包括数量统计和后续实验建议。
通过 MCP 协议与 REST 接口统一发布、编写和复用 AI 工具与技能。
帮助用户分析 MCP 工具安全风险，识别恶意行为并提供风险评分。
为 MCP 服务、AI 技能与 npm 包提供安装前信任评分与安全准入判断。
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