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py-mcp-line es un servidor MCP basado en Python que permite a los asistentes de IA acceder e interactuar con mensajes de LINE Bot. Expone recursos, admite filtrado avanzado y proporciona herramientas para análisis de datos conversacionales, desarrollo de chatbots y archivado de mensajes.
Video Still Capture MCP es un servidor basado en Python que proporciona a los asistentes de IA acceso en tiempo real a cámaras web y fuentes de video mediante OpenCV, permitiendo la captura de imágenes, gestión de cámaras y procesamiento básico de imágenes a través de interfaces estandarizadas del Model Context Protocol.
El Servidor MCP de Recursos AWS permite que los asistentes de IA gestionen y consulten recursos de AWS conversacionalmente usando Python y boto3. Integra una potente automatización y gestión de AWS en tus flujos de trabajo de FlowHunt con operaciones seguras basadas en permisos.
Integra asistentes de IA con la API de Terraform Cloud usando el Servidor Terraform Cloud MCP. Gestiona infraestructura mediante lenguaje natural, automatiza tareas de espacios de trabajo y proyectos, y optimiza flujos de trabajo de infraestructura como código, todo desde tus plataformas de IA favoritas.
El MCP-Server-Creator es un meta-servidor que permite la creación y configuración rápida de nuevos servidores Model Context Protocol (MCP). Con generación de código dinámica, construcción de herramientas y gestión de recursos, agiliza el desarrollo de servidores personalizados de conectividad e integración de IA, empoderando a equipos técnicos para automatizar flujos de trabajo y acelerar el despliegue.
El Servidor MetaTrader MCP conecta Modelos de Lenguaje de Gran Escala de IA con MetaTrader 5, permitiendo trading automatizado, gestión de portafolios y análisis de mercados inteligentes directamente desde flujos de trabajo impulsados por IA.
El Servidor QGIS MCP conecta QGIS Desktop con LLMs para automatización impulsada por IA—permitiendo el control de proyectos, capas y algoritmos, así como la ejecución de código Python directamente desde interfaces conversacionales.
El servidor MCP Code Executor MCP permite a FlowHunt y otras herramientas impulsadas por LLM ejecutar código Python de forma segura en entornos aislados, gestionar dependencias y configurar dinámicamente los contextos de ejecución de código. Es ideal para la evaluación automatizada de código, flujos de trabajo reproducibles de ciencia de datos y la configuración dinámica de entornos dentro de los flujos de FlowHunt.
El servidor MCP pydanticpydantic-aimcp-run-python conecta asistentes de IA con entornos seguros y controlados para la ejecución de código Python. Permite scripting dinámico, automatización y ejecución paralela de funciones Python dentro de FlowHunt y plataformas compatibles.
Anaconda es una distribución integral y de código abierto de Python y R, diseñada para simplificar la gestión de paquetes y el despliegue para la computación científica, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Desarrollada por Anaconda, Inc., ofrece una plataforma robusta con herramientas para científicos de datos, desarrolladores y equipos de TI.
Chainer es un framework de deep learning de código abierto que ofrece una plataforma flexible, intuitiva y de alto rendimiento para redes neuronales, con gráficos dinámicos define-by-run, aceleración por GPU y amplio soporte de arquitecturas. Desarrollado por Preferred Networks con contribuciones importantes de grandes empresas tecnológicas, es ideal para investigación, prototipado y entrenamiento distribuido, aunque actualmente se encuentra en modo de mantenimiento.
Dash es un framework de Python de código abierto desarrollado por Plotly para crear aplicaciones interactivas de visualización de datos y paneles, combinando Flask, React.js y Plotly.js para ofrecer soluciones de analítica y business intelligence sin interrupciones.
Descubre una solución escalable en Python para la extracción de datos de facturas utilizando OCR basado en IA. Aprende a convertir PDFs, subir imágenes a la API de FlowHunt y recuperar datos estructurados eficientemente en formato CSV, optimizando tus flujos de trabajo de procesamiento de documentos.
Gensim es una popular biblioteca de Python de código abierto para procesamiento de lenguaje natural (NLP), especializada en modelado de temas no supervisado, indexación de documentos y recuperación de similitud. Gestiona eficientemente grandes conjuntos de datos, soporta análisis semántico y es ampliamente utilizada en investigación e industria para minería de texto, clasificación y chatbots.
Google Colaboratory (Google Colab) es una plataforma de cuadernos Jupyter basada en la nube de Google, que permite a los usuarios escribir y ejecutar código Python en el navegador con acceso gratuito a GPUs/TPUs, ideal para aprendizaje automático y ciencia de datos.
Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que permite a los usuarios crear y compartir documentos con código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Ampliamente utilizado en ciencia de datos, aprendizaje automático, educación e investigación, soporta más de 40 lenguajes de programación e integración fluida con herramientas de IA.
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, potente y fácil de usar, de código abierto, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, CNTK o Theano. Permite una experimentación rápida y admite casos de uso tanto en producción como en investigación gracias a su modularidad y simplicidad.
Una matriz de confusión es una herramienta de aprendizaje automático para evaluar el desempeño de los modelos de clasificación, detallando verdaderos/falsos positivos y negativos para aportar información más allá de la exactitud, especialmente útil en conjuntos de datos desbalanceados.
Natural Language Toolkit (NLTK) es un conjunto integral de bibliotecas y programas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (PLN) simbólico y estadístico. Ampliamente utilizado en la academia y la industria, ofrece herramientas para tokenización, stemming, lematización, etiquetado POS y más.
NumPy es una biblioteca de Python de código abierto crucial para la computación numérica, que proporciona operaciones eficientes con arrays y funciones matemáticas. Es la base de la computación científica, la ciencia de datos y los flujos de trabajo de aprendizaje automático al permitir el procesamiento rápido de datos a gran escala.
Pandas es una biblioteca de manipulación y análisis de datos de código abierto para Python, reconocida por su versatilidad, estructuras de datos robustas y facilidad de uso en el manejo de conjuntos de datos complejos. Es una piedra angular para analistas y científicos de datos, apoyando la limpieza, transformación y análisis eficientes de datos.
Plotly es una avanzada biblioteca de gráficos de código abierto para crear gráficos interactivos y de calidad para publicaciones en línea. Compatible con Python, R y JavaScript, Plotly permite a los usuarios crear visualizaciones de datos complejas y admite una amplia gama de tipos de gráficos, interactividad e integración con aplicaciones web.
Scikit-learn es una potente biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python, que proporciona herramientas simples y eficientes para el análisis predictivo de datos. Ampliamente utilizada por científicos de datos y profesionales de machine learning, ofrece una amplia gama de algoritmos para clasificación, regresión, agrupamiento y más, con integración perfecta en el ecosistema de Python.
SciPy es una robusta biblioteca de Python de código abierto para computación científica y técnica. Basada en NumPy, ofrece algoritmos matemáticos avanzados, optimización, integración, manipulación de datos, visualización e interoperabilidad con bibliotecas como Matplotlib y Pandas, lo que la convierte en esencial para la computación científica y el análisis de datos.
spaCy es una robusta biblioteca de Python de código abierto para el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) avanzado, conocida por su velocidad, eficiencia y características listas para producción como la tokenización, el etiquetado POS y el reconocimiento de entidades nombradas.
