#MCP

一名研究生创建了 Zer0Fit——一个封装了 Google 最新发布的 TabFM 和 TimesFM 基础模型的 MCP 服务器，允许通过 Open WebUI、Claude Code 或 Codex CLI 等聊天界面进行零样本分类、回归和时间序列预测。 这降低了使用最新零样本机器学习模型的门槛，使开发者和研究人员无需训练或调参即可直接从本地 LLM 界面执行复杂的表格和时间序列任务。 该服务器需要约 16GB 显存且仅支持 CUDA（不支持 Mac），具备动态模型加载/卸载功能，TTL 为 5 分钟。在 Iris 数据集上达到 94.7% 的准确率，在 California housing 回归测试中 R2 为 0.91。