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Haré tu pipeline RAG o servidor MCP en Python
Adham Momen
Acerca de este Servicio
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Necesitas una función de LLM que funcione con tus propios datos y herramientas, diseñada para que tu equipo pueda mantenerla.
Lo que desarrollo en Python:
- pipelines RAG: ingestión, segmentación, recuperación y respuestas, evaluadas con un conjunto de evaluación pequeño para que sepas que funciona
- servidores MCP que exponen tus herramientas o datos a Claude y otros agentes, con el contrato probado
- Backends y automatización alrededor de APIs de LLM (Claude, OpenAI, modelos locales de Llama)
Lo que obtienes: código fuente limpio y comentado, pruebas y un README. Premium añade una suite de evaluación y despliegue en tu servidor Linux.
Por qué yo: construí mcp-warrant, que verifica si un servidor MCP mantiene el contrato que anuncia, y agentarch, un sistema RAG multitarea que reproduce exactamente desde su traza. Lleo mi propio servidor Linux con servicios en Python, un tablero de operaciones y automatización sin supervisión.
Envíame un mensaje con qué debe hacer el sistema, dónde viven tus datos y cómo se desplegará.
Conoce a Adham Momen
Adham Momen
AI Red Teaming and LLM Evaluation Engineer
- DeEgipto
- Miembro desdejul 2021
Idiomas
Árabe, Inglés
I test AI systems the way attackers do: prompt injection, jailbreaks, data leakage and unsafe agent tool use. You get a report with working reproductions and fixes. I also build LLM evaluation suites and RAG/MCP backends in Python. I've published tools that red-team agents and audit LLM judges and guardrails (adhammomen.com), evaluate frontier-model code professionally, and contribute to open-source AI projects. I'm a fourth-year medical student and a native Arabic speaker, so I also cover medical and Arabic AI.
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FAQ
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¿Qué modelos y pilas trabajas con?
Primero Python. Claude, OpenAI y modelos locales; SQLite o la base de datos que ya uses; Docker en Linux. Si ya tienes una pila, voy a trabajar dentro de ella.
