Je construirai votre pipeline RAG ou votre serveur MCP en Python


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin d’une fonctionnalité LLM qui fonctionne sur vos données et vos outils, conçue pour que votre équipe puisse la maintenir.
Ce que je construis en Python :
- Des pipelines RAG : ingestion, découpage, récupération et réponses, mesurés avec un petit ensemble d’évaluations pour que vous sachiez que cela fonctionne
- Des serveurs MCP qui exposent vos outils ou données à Claude et à d’autres agents, avec le contrat testé
- Des backends et de l’automatisation autour des API LLM (Claude, OpenAI, modèles locaux Llama)
Ce que vous obtenez : code source propre et commenté, tests et un README. L’offre Premium ajoute une suite d’évaluations et le déploiement sur votre serveur Linux.
Pourquoi moi : j’ai développé mcp-warrant, qui vérifie si un serveur MCP respecte le contrat qu’il annonce, et agentarch, un système RAG multi-agents qui rejoue exactement à partir de sa trace. Je gère mon propre serveur Linux avec des services Python, un tableau de bord opérationnel et une automatisation sans supervision.
Envoyez-moi un message en indiquant ce que le système doit faire, où vivent vos données et comment il sera déployé.
Découvrez Adham Momen
AI Red Teaming and LLM Evaluation Engineer
- DeÉgypte
- Membre depuisjuil. 2021
Langues
Arabe, Anglais
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FAQ
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Quels modèles et piles utilisez-vous ?
Priorité à Python. Claude, OpenAI et modèles locaux ; SQLite ou la base de données que vous utilisez déjà ; Docker sur Linux. Si vous avez déjà une pile, je travaille à l’intérieur de celle-ci.

