Context7
von upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren
Dictionary of Applied Machine Learning
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Look up, search and cross-reference machine-learning terms from dictionaryofml.org.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft in der Cloud
- Transport: Streamable HTTP
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
- Öffne Settings → Connectors
- Tippe auf Add custom connector
- Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
- Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
https://dictionaryofml.org/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http dictionary https://dictionaryofml.org/mcpOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"dictionary": {
"url": "https://dictionaryofml.org/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"dictionary": {
"type": "http",
"url": "https://dictionaryofml.org/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
- Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
- Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
- Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
- Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
https://dictionaryofml.org/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde über die Domain dictionaryofml.org bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
- … Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 76 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Dictionary of Applied Machine Learning sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 11 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
von DeusData
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren
Exa
von exa-labs
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Dictionary of Applied Machine Learning — companion repository
Companion code for the Dictionary of Applied Machine Learning (course edition, CC BY 4.0): 114 machine-learning terms, each defined precisely and cross-referenced, with citations, a typeset PDF, and a Python demo that recomputes what the entry states.
| Directory | Contents |
|---|---|
notebooks/ | The per-term Python demos as Jupyter notebooks — each opens in Colab with one click from its demo page |
mldict/ | mldict.sty: the dictionary's notation as a LaTeX package (\usepackage{mldict}) |
mcp/ | An MCP server exposing the dictionary to AI assistants (Claude Code, VS Code Copilot, …) |
The notebooks and mldict.sty are generated from the dictionary's source; edits belong there, not here. The dictionary itself — definitions, symbol list, per-term PDFs — lives at dictionaryofml.org; the full content is also machine-readable as terms.json and indexed for LLM crawlers in llms.txt.
Provenance and disclaimer
The source code in this repository (demo notebooks, LaTeX package, MCP server) was created with the help of large language models (LLMs), under review by the author. It is provided as is, without warranty of any kind: use at your own risk and verify results independently before relying on them.
Basic checks are applied to the Python demos before release:
- each demo runs its own
check()assertions on the quantities it computes, with fixed random seeds for reproducibility; ruff check --select F(correctness rules only: undefined and unused names);bandit, restricted to the exec/eval/shell-injection checks (B102, B307, B602, B605) — the one deliberate exception is thellmdemo, whose subject is an LLM wrapper executing emitted code;- project-specific linters for figure style and for keeping a demo's prose within the concepts its dictionary entry introduces.
These are screens, not proofs of correctness.
The demos import two third-party packages, numpy and matplotlib (both preinstalled on Colab); the source repository pins their exact versions, since the committed figure data is byte-reproducible only under the pinned pair.
MCP server
pip install -r mcp/requirements.txtclaude mcp add --scope user dictionaryofml -- python /path/to/mcp/server.py
Tools: list_all_terms, lookup_term, search_terms, get_related_terms, list_learning_paths, get_learning_path. Content is fetched from the site's terms.json and cached for a day.
Citing
@misc{dictml,author = {Jung, Alexander and Olioumtsevits, Konstantina and Schnoor, Ekkehard}, title = {Dictionary of Applied Machine Learning (course edition)}, doi = {10.5281/zenodo.21569296}, note = {ISBN 978-952-64-3013-3, CC BY 4.0}, url = {https://dictionaryofml.org} }
Each term page carries its own "Cite this entry" BibTeX block. This repository is a course-edition companion, distinct from the copyrighted Springer *Dictionary of Applied Machine Learning*.
License
CC BY 4.0. Maintained by Alexander Jung, Aalto University; corrections and suggestions are welcome at the address on dictionaryofml.org.