semvec/pypi-packages huggingface dataset:
rqdatac 3.4.5
Ricequant Data SDK

# RQDATAC: Ricequant Data Client

**rqdatac** is a python package providing financial data from trusted sources, free you 
from IT maintenance or data cleansing tasks for financial institutions.

It provides with audited data in formatted data structure via thoughtfully designed APIs so to 
improve efficiency in data processing.

## Get Start
- [Init](https://www.ricequant.com/doc/rqdata-institutional#research-init)
- [API Doc](https://www.ricequant.com/doc/rqdata-institutional#research-API)
- [Change Log](https://www.ricequant.com/doc/rqdata-institutional#research-init)

## Have A Try
- Get free access to [RQData](https://www.ricequant.com/welcome/trial/rqdata-cloud ).
- Learn more [details](https://www.ricequant.com/welcome/rqdata).
hivico 0.1.0
Hivico device API client for HiVi speakers
Requires Python: >=3.9

# Hivico

Hivico is a lightweight HTTP API client library for HiVi speakers.

## Installation

```bash
pip install hivico
```

## Quick start

```python
import asyncio
from hivico import HivicoClient

async def main():
    async with HivicoClient(timeout=5) as client:
        status = await client.get_device_status("192.168.1.100")
        print(status)

asyncio.run(main())
```

## Features

- Query device status and info
- Query / control groups
- Basic playback control and volume settings

## Home Assistant integration

The [HiVi Speaker](https://github.com/swansmart/hivi_speaker) custom integration depends on this library; install `hivico` from PyPI.

## License

Apache License 2.0
lseg-analytics-core 2.0.0
LSEG Analytics SDK core for Python
Requires Python: >=3.9

# LSEG Analytics SDK Auth for Python

The LSEG Analytics SDK Auth for Python provides SDK client information for Analytics SDK.

## Getting Started

```shell
$ pip install lseg-analytics-core
```


## Usage Examples

An example to use SDKClient.

```python
from lseg_analytics.core.sdk_session import SDKSession

base_url = SDKSession._base_url
username = SDKSession._username
headers_policy = SDKSession._headers_policy
authentication_policy = SDKSession._authentication_policy
```


# Changelog

## 2.0.0

-   \[Breaking Change\] Removed Python 3.8 support.
-   \[Breaking Change\] Removed classes `AsyncRequestResponse` and
    `AsyncPollingResponse` from module `common`. They are moved to
    related SDK packages, e.g. `lseg-analytics-pricing`.
-   Added logging examples in documentation.

## 1.1.0

-   Updated default authentication scopes to \"lfa\".
-   Added environment variable `LSEG_ANALYTICS_PROXY_URL` to support
    custom proxy server configuration.
-   Removed unnecessary libraries in dependencies

### 1.0.0

-   Updated error message for seamless authentication
-   Initial release of the lseg-analytics-core package, provides basic
    configuration and SDKSession for single authentication.
iflow-mcp_upamune-human-mcp 0.1.0
A joke MCP server powered by a real human via Streamlit UI.
Requires Python: >=3.11

# human-mcp

人間をMCPツールとして提供するMCPサーバー

![demo](.github/assets/demo.gif)


## 概要

![image](.github/assets/arch.jpg)

human-mcpは、AIアシスタントが人間の能力を活用できるようにするMCPサーバーです。AIアシスタントからのリクエストを受け取り、人間に指示を表示し、人間からの応答をAIアシスタントに返します。

主な機能：
- MCPクライアントからのツール実行リクエスト (STDIN経由) を受け付ける
- 実行に必要な指示をSQLiteデータベースに書き込む
- StreamlitアプリケーションがSQLiteを監視し、人間に指示を表示、応答入力を促す
- 人間がStreamlit経由で入力した結果をSQLiteに書き込む
- MCPサーバーがSQLiteから結果を読み取り、MCPレスポンスとしてクライアント (STDOUT経由) に返す

## 提供するツール

1. **human_eye_tool**: 人間が目で見て状況を説明したり、特定のものを探したりします。
2. **human_hand_tool**: 人間が手を使って簡単な物理的操作を実行します。
3. **human_mouth_tool**: 人間が口を使って指定された言葉を発話します。
4. **human_weather_tool**: 人間が現在地の天気を確認して報告します。
5. **human_ear_tool**: 人間が耳を使って音を聞き、状況を説明します。
6. **human_nose_tool**: 人間が鼻を使って匂いを確認します。
7. **human_taste_tool**: 人間が口を使って食べ物を味わい、その味を説明します。


## セットアップ

### 前提条件

- Python 3.12以上
- uv
- SQLite3

### 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/human-mcp.git
   cd human-mcp
   ```

2. 仮想環境を作成して有効化
   ```bash
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   ```

3. 依存関係をインストール
   ```bash
   uv pip install .
   ```

## 使用方法

0. MCPサーバーをインストール
  ```bash
  task install-mcp
  ```

1. ClaudeからMCPサーバーに接続
   ```json
   "human-mcp": {
     "command": "uv",
     "args": [
       "run",
       "--with",
       "mcp[cli]",
       "mcp",
       "run",
       "$PATH_TO_REPOSITORY/human_mcp/mcp_server.py"
     ]
   }
   ```

3. 2つ目のターミナルでStreamlit UIを起動
   ```bash
   task run-streamlit
   ```

4. ブラウザで表示されるStreamlit UIにアクセス（通常は http://localhost:8501 ）

5. MCPクライアント（例：Claude Desktop）からリクエストを送信すると、Streamlit UIにタスクが表示されます。

6. Streamlit UIで応答を入力し、「応答を送信」ボタンをクリックすると、その応答がMCPクライアントに返されます。

## プロジェクト構造

```
human-mcp/
├── human_mcp/              # メインのPythonパッケージ
│   ├── __init__.py         # パッケージマーカー
│   ├── db_utils.py         # SQLite関連ユーティリティ
│   ├── tools.py            # ツール定義
│   ├── mcp_server.py       # MCPサーバー本体
│   └── streamlit_app.py    # Streamlit UI アプリ
├── human_tasks.db          # SQLite データベースファイル (実行時に生成)
├── pyproject.toml          # プロジェクト設定、依存関係
└── README.md               # このファイル
```

## ライセンス

MIT

## 注意事項

このプロジェクトはジョーク用途を想定しています。実際の運用では、人間のオペレーターの負担や、応答の遅延などを考慮する必要があります。