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将 KappaML API 封装为 AI 可调用工具，完成模型管理、预测、学习与指标监控。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"KappaML MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请调用 KappaML 工具列出当前可用模型、最近一次训练任务状态，以及每个模型的更新时间，并用表格总结。
返回模型清单、训练状态与更新时间的结构化表格摘要。
使用 KappaML 的预测接口，对这组输入数据执行推理，并返回预测结果、置信度和关键特征说明。
输出预测结果列表，并附带置信度与简要解释。
请调用 KappaML 工具获取指定模型最近 5 次训练的关键指标，并列出可用检查点，帮助我判断是否需要回滚。
返回训练指标趋势、检查点列表，以及是否建议回滚的简要判断依据。
将 Azure ML 在线端点封装为 MCP 工具，供智能体用自然语言调用模型。
提供查询规范化、知识检索与RAG提示构建的生产级MCP工具服务
集中管理知识库，支持语义检索、文档导入与基于RAG的智能问答。
将 GraphQL 接口封装为 AI 可调用工具，加速系统集成与自动化开发
让 AI 直接操作 Kubernetes 与 Helm，完成集群管理、排障与发布任务。
让 AI 助手直接连接 Kanboard，管理项目、任务与协作流程。