Leeroopedia
El cerebro que convierte agentes generalistas en expertos en ML.
Documentación
Leeroopedia MCP
Dale a tu agente de codificación de IA acceso a conocimiento curado de ML/IA
$20 de crédito gratis al registrarte. Eso es suficiente para búsquedas, planes y diagnósticos. Evita las conjeturas en tu próximo ajuste fino o despliegue de inferencia. No se requiere tarjeta de crédito. Obtén tu clave de API →
¿Qué es Leeroopedia?
Tu Wiki de Conocimiento de ML e IA. Aprendido por IA, construido por IA, para IA.
Conocimiento de nivel experto en toda la pila de ML e IA: ajuste fino y entrenamiento distribuido, servicio de inferencia y optimización de kernels de GPU, construcción de agentes y pipelines de RAG. Más de 1000 frameworks y bibliotecas, todo en un solo lugar.
Este servidor MCP convierte a tu agente de codificación de IA (Claude Code, Cursor, Claude Desktop, ChatGPT, OpenAI Codex, ...) en un ingeniero experto en ML/IA.
Explora la base de conocimiento completa en leeroopedia.com.
¿Quieres ir de extremo a extremo?
Leeroopedia le da a tu agente el conocimiento. Kapso le da la capacidad de actuar sobre él: investigar, experimentar y desplegar. Juntos: un agente ingeniero de ML/IA completo.
Conecta a tus Agentes
Usa nuestro servidor alojado para una configuración cero. Simplemente pega esta URL en cualquier cliente MCP que admita servidores remotos:
https://mcp.leeroopedia.com/mcp?token=kpsk_your_key_here
O consulta las guías por cliente a continuación para obtener instrucciones detalladas (incluida la configuración local).
Configura con Claude Code Configura con Cursor Configura con Claude Desktop Configura con OpenAI Codex Configura con ChatGPTEvaluaciones comparativas
Medimos el efecto de Leeroopedia MCP en tareas reales de ML:
-
Optimización de Inferencia de ML. Escribe kernels de CUDA/Triton para 10 problemas de KernelBench. 2.11x de aceleración geomean vs 1.80x (+17%), con/sin Leeroopedia MCP.
-
Post-entrenamiento de LLM. SFT + DPO + fusión LoRA + servicio vLLM + IFEval de extremo a extremo en 8×A100. 21.3 vs 18.5 de precisión de prompt estricto de IFEval, 34.6 vs 30.9 de precisión de instrucción estricta, 272.7 vs 231.6 de rendimiento.
-
RAG Auto-Evolutivo. Construye un servicio RAG que se mejora automáticamente a lo largo de múltiples rondas. 45.16 vs 40.51 de Precisión@5, 40.32 vs 35.29 de Recall@5, en 52 vs 62 min de tiempo real.
-
Agente de Soporte al Cliente. Sistema de triaje multiagente que clasifica 200 tickets en 27 intenciones. 98 vs 83 de rendimiento de referencia, 11s vs 61s por consulta.
Herramientas Disponibles
El servidor proporciona 8 herramientas agénticas: búsqueda, planificación, revisión, verificación, diagnóstico, hipótesis, consulta de hiperparámetros y recuperación de páginas.
Consulta las 8 herramientas con parámetros y uso