semvec/pypi-packages huggingface dataset:
iflow-mcp_morningman-mcp-doris 0.1.1
An MCP server for Apache Doris.
Requires Python: >=3.11

# Apache Doris MCP Server

[![smithery badge](https://smithery.ai/badge/@morningman/mcp-doris)](https://smithery.ai/server/@morningman/mcp-doris)

An [MCP server](https://modelcontextprotocol.io/introduction) for [Apache Doris](https://doris.apache.org/).

![Demo](mcp-doris-demo.gif)

## Usage

### Cursor

```
Name: doris
Type: command
Command: DORIS_HOST=<doris-host> DORIS_PORT=<port> DORIS_USER=<doris-user> DORIS_PASSWORD=<doris-pwd> uv run --with mcp-doris --python 3.13 mcp-doris
```

## Development

### Prerequest

- install [uv](https://docs.astral.sh/uv)

### Run MCP Inspector

```sql
cd /path/to/mcp-doris
uv sync
source .venv/bin/activate
export PYTHONPATH=/path/to/mcp-doris:$PYTHONPATH
env DORIS_HOST=<doris-host> DORIS_PORT=<port> DORIS_USER=<doris-user> DORIS_PASSWORD=<doris-pwd> mcp dev mcp_doris/mcp_server.py
```

Then visit `http://localhost:5173` in web browser.

## Publish

```
uv build
uv publish
```
img-to-video-dkx 0.1.3
图片转视频 MCP Server - 基于百度千帆 viduq2-turbo 模型
Requires Python: >=3.12

# img-to-video-dkx

图片转视频 MCP Server - 基于百度千帆 viduq2-turbo 模型

## 功能特性

- **MCP Protocol**: 完全兼容 Model Context Protocol
- **图片转视频**: 使用百度千帆 viduq2-turbo 模型
- **OSS 集成**: 自动上传图片到阿里云 OSS
- **异步处理**: 后台生成视频，任务状态追踪

## 安装

```bash
# 从 PyPI 安装
pip install img-to-video-dkx

# 从源码安装
pip install .
```

## 快速开始

### 配置环境变量

```bash
# 百度千帆 API
export QIANFAN_API_KEY=your_api_key
export QIANFAN_APPID=your_appid

# 阿里云 OSS
export ALIYUN_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
export ALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET=your_access_secret
export ALIYUN_OSS_ENDPOINT=oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com
export ALIYUN_OSS_BUCKET=your_bucket_name
```

### 启动服务

```bash
# 使用命令行入口
img-to-video-mcp

# 或直接运行
python -m img_to_video_dkx.server
```

## MCP Tools

### generate_video_from_image

将静态图片转换为动态视频。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|------|------|--------|------|
| image_base64 | str | 必需 | 图片的 Base64 编码 |
| prompt | str | "嘴巴动起来" | 视频动作描述 |
| duration | int | 4 | 视频时长（秒） |
| resolution | str | "1080p" | 分辨率 |
| movement_amplitude | str | "auto" | 运动幅度 |

### check_video_status

查询视频生成任务状态。

| 参数 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| task_id | str | 任务 ID |

## 数据流

```
MCP 请求 → 图片上传 OSS → viduq2-turbo API → 返回视频 URL
```

## License

MIT
aigco 0.0.4
Omni LLM, Agent and inference
Requires Python: <3.13,>=3.12

## From Source

better aigc lib

mkdir src && git -C src clone https://github.com/TorrentBrave/aigco.git

git submodule add --force https://github.com/TorrentBrave/aigco.git src/aigco

uv add --editable ./src/aigco/ <!-- will update aigco.egg.info -->

cd src/aigco

uv lock

uv sync

## From PypI
uv pip install aigco[flash_attn]
or add to deependencies
"flash-attn @ https://github.com/mjun0812/flash-attention-prebuild-wheels/releases/download/v0.7.16/flash_attn-2.8.3%2Bcu130torch2.10-cp312-cp312-linux_x86_64.whl"