semvec/pypi-packages huggingface dataset:
rclone-bin-api 1.0.4
Rclone API for Python including the Rclone binaries.
Requires Python: >=3.11
Keywords: rclone

# Rclone Api for Python including Rclone binaries

This package is developed for use in the photobooth-app.
It serves to distribute the rclone binary via wheels so a recent version is available
on all platforms that are supported by the photobooth-app.

[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/rclone-bin-api)](https://pypi.org/project/rclone-bin-api/)
[![ruff](https://github.com/mgineer85/rclone-bin-api/actions/workflows/ruff.yml/badge.svg)](https://github.com/mgineer85/rclone-bin-api/workflows/ruff.yml)
[![pytest](https://github.com/mgineer85/rclone-bin-api/actions/workflows/pytests.yml/badge.svg)](https://github.com/mgineer85/rclone-bin-api/actions/workflows/pytests.yml)
[![codecov](https://codecov.io/gh/mgineer85/rclone-bin-api/graph/badge.svg?token=87aLWw2gIT)](https://codecov.io/gh/mgineer85/rclone-bin-api)

## How it works

The PyPi packages include the Rclone binaries for Linux/Windows/Mac (64bit/ARM64). To use the API, create an instance of the `api=RcloneApi()`.
The provided binding methods make use of [Rclones remote control capabilites](https://rclone.org/rc/), the service needs to be started prior starting file operations `api.start()`.

## Usage

Get the version of the Rclone included in the distribution:

```python
from rclone_api.api import RcloneApi

api = RcloneApi()
api.start()

print(api.version()) # CoreVersion(version='v1.72.1')

api.stop()
```

Synchonize a folder to a remote

```python
from rclone_api.api import RcloneApi

api = RcloneApi()
api.start()

api.sync("localdir/", "cloudremote:remotedir/")

api.stop()
```
pypensive 0.1.1
Spreading activation retrieval for document collections
Requires Python: >=3.10

# Pensive

Spreading activation retrieval for document collections. Sub-millisecond queries at 50M+ documents.

Pensive builds a sparse entity graph from your documents using regex-based extraction, then retrieves answers via spreading activation -- a biologically-inspired algorithm where query terms "light up" connected entities and the activation spreads to relevant answers.

## Install

```bash
pip install pensive
```

## Quickstart

```python
from pensive import SpreadingActivation

sa = SpreadingActivation()
sa.build([
    {'id': '1', 'content': 'The P99 latency was 42ms on 2025-10-08', 'value': '42ms on 2025-10-08'},
    {'id': '2', 'content': 'GPU temp hit 82C during the training run', 'value': '82C during training'},
    {'id': '3', 'content': 'Meeting with Sarah Chen about Project Atlas budget', 'value': 'Atlas budget meeting'},
])

results = sa.query("What was the P99 latency?")
# [('42ms on 2025-10-08', 1.623), ...]
```

## Parallel Build (large corpora)

```python
# 14x faster at 1M docs using multiprocessing
sa = SpreadingActivation()
sa.build_parallel(documents, workers=8)
```

## Ingestion from Data Exports

```python
from pensive.ingestion import IngestPipeline
from pensive.ingestion.parsers.chatgpt import ChatGPTParser
from pensive.ingestion.parsers.facebook import FacebookParser

pipe = IngestPipeline()
pipe.ingest_all([
    ChatGPTParser("/path/to/chatgpt-export/"),
    FacebookParser("/path/to/facebook-export/"),
])

# Query
results = pipe.sa.query("What did we talk about last week?")

# Save/load
pipe.save_graph("my_graph.pkl")
pipe = IngestPipeline.load_graph("my_graph.pkl")
```

## CLI

```bash
pensive build --chatgpt ~/chatgpt-export/ --facebook ~/fb-export/ -o graph.pkl
pensive query --graph graph.pkl "What was the deployment date?"
pensive stats --graph graph.pkl
```

## Document Format

Each document is a dict with:
- `id` (str): Unique identifier
- `content` (str): Text to extract entities from
- `value` (str): The answer/snippet to retrieve
- `query` (str, optional): Additional text for entity extraction

## Configuration

```python
from pensive import SpreadingActivation, SpreadingConfig

sa = SpreadingActivation(config=SpreadingConfig(
    max_hops=2,        # Spreading depth (default: 4)
    max_active=200,    # Max active nodes per hop (default: 50)
    decay=0.6,         # Activation decay per hop (default: 0.6)
    threshold=0.15,    # Min activation to keep spreading (default: 0.15)
))
```

## Contextual Disambiguation

Provide conversation context to disambiguate queries:

```python
results = sa.query(
    "What was the temperature?",
    context=["GPU", "training run"]  # Disambiguates toward GPU temp, not weather
)
```

## Scale Characteristics

| Scale | Query Latency | Peak RSS | Build Time (parallel) |
|-------|--------------|----------|----------------------|
| 1M docs | ~1ms | 13 GB | ~12s |
| 5M docs | ~0.4ms | 16 GB | ~5 min |
| 10M docs | ~0.4ms | 30 GB | ~10 min |
| 50M docs | ~0.45ms | 139 GB | ~28 min |

## License

MIT
iflow-mcp_karaage0703-transcriber-mcp 0.1.0
A MCP server for transcribing audio and video files to text
Requires Python: >=3.8

# Transcriber MCP

音声・動画ファイルをテキストに変換するMCP（Model Context Protocol）準拠のサーバー「Transcriber MCP」です。faster-whisperを利用し、CPU環境で動作する軽量かつ実用的な文字起こしサーバーを提供します。

## 機能

- MCPプロトコルに準拠したサーバーの実装
- 音声・動画ファイル（mp3, mp4, wav, mov, avi）を受け取り、文字起こしを実施
- 結果をテキストファイル形式で出力
- MCPクライアントとの通信インターフェースを提供

## インストール方法

### 必要条件

- Python 3.8以上
- faster-whisper
- ffmpeg（音声・動画ファイル処理用）

### インストール手順

1. リポジトリをクローン

```bash
git clone https://github.com/yourusername/transcriber-mcp.git
cd transcriber-mcp
```

2. 仮想環境の作成と依存パッケージのインストール

```bash
# uvを使用して仮想環境を作成
uv venv

# 依存パッケージをインストール
uv pip install -r requirements.txt
```

## 使用方法

### サーバーの起動

```bash
# uvを使用してサーバーを起動
uv run -m src.main
```

### クライアント例を使用した動作確認

```bash
# テスト用の音声ファイルを作成
uv pip install gtts
uv run -c "from gtts import gTTS; tts = gTTS('これはテスト用の音声ファイルです。文字起こしが正しく機能するかを確認します。', lang='ja'); tts.save('test_audio.mp3')"

# 文字起こしを実行
uv run -m src.client_example test_audio.mp3
```

### MCPクライアントからの利用

MCPプロトコルに準拠したクライアントから以下のようにリクエストを送信します：

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "transcribe",
  "params": {
    "file_path": "/path/to/your/audio_or_video_file.mp3"
  }
}
```

### レスポンス例

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "result": "/path/to/output/audio_or_video_file_transcribed.txt"
  }
}
```

## Clineでの設定方法

Clineと連携して使用することで、LLMとの対話を通じて文字起こしを実行できます。

### Clineの設定

Clineの設定ファイル（通常は`~/.config/cline/settings/mcp_settings.json`）に以下の設定を追加します：

```json
{
  "transcribe": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "run",
      "--directory",
      "/path/to/transcriber-mcp",
      "python",
      "-m",
      "src.main",
      "--model-size=base"
    ]
  }
}
```

※ `--directory`のパスは実際の環境に合わせて変更してください。

※ `--model-size`は "tiny, "base", "small", "medium", "large" から選択できます。

## サポートするファイル形式

- 音声ファイル: mp3, wav
- 動画ファイル: mp4, mov, avi


## モデルサイズの変更

文字起こしの精度を向上させるために、モデルサイズを変更することができます。

```python
# src/transcriber.py を編集
self.model_size = "medium"  # tiny, base, small, medium, large から選択
```

より大きなモデルを使用すると精度が向上しますが、メモリ使用量とロード時間が増加します。

## 将来的な拡張予定

- タイムスタンプ付き文字起こし
- 多言語対応
- モデル切り替え機能

## ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。