semvec/pypi-packages huggingface dataset:
usd-substrate 1.0.0
USD Cognitive Substrate - State engine for multi-agent AI orchestration
Requires Python: >=3.10
Keywords: cognitive, orchestration, multi-agent, claude, gemini, adhd, usd, state-management

# USD Substrate

Python state engine for the Cognitive Orchestrator platform.

## Installation

```bash
pip install usd-substrate
```

## Usage

```python
from datetime import datetime
from usd_substrate import (
    JsonInterchangeReader,
    JsonInterchangeWriter,
    SessionState,
    ActiveMode,
    Paradigm,
    EnergyLevel,
    BurnoutLevel,
    MomentumPhase,
    AgentType,
)

# Create a session state
state = SessionState(
    session_id="my-session",
    timestamp=datetime.now().isoformat(),
    active_mode=ActiveMode.FOCUSED,
    active_paradigm=Paradigm.CORTEX,
    energy_level=EnergyLevel.MEDIUM,
    burnout_level=BurnoutLevel.GREEN,
    momentum_phase=MomentumPhase.BUILDING,
    session_start_goal="Complete the project",
)

# Write to file
writer = JsonInterchangeWriter()
doc = writer.create_session_state_document(state)
writer.write_to_file(doc, "cognitive_state.json")

# Read from file
reader = JsonInterchangeReader()
loaded = reader.read_from_file("cognitive_state.json")
session = reader.extract_session_state(loaded)

# Create a cross-agent handoff
arc_doc = writer.create_mycelium_arc(
    session_state=state,
    source_agent=AgentType.CLAUDE_CODE,
    target_agent=AgentType.GEMINI_CLI,
    resume_summary="Working on implementation",
)
```

## Features

- **Pydantic Models**: Full type validation
- **Checksum Verification**: Document integrity
- **Safety Constraints**: RED burnout protection
- **Cross-Agent Handoffs**: Mycelium Arc protocol

## License

MIT
ipa-python-kit 0.1.2
kit for python
Requires Python: >=3.8
Keywords: python, kit, lib, util

# pyproject-tmpl

## features

1. pytest
2. pre-commit
3. darker for code format
4. ruff for lint
5. commitlint for commit message format
6. typer for cli
7. sqlmodel for database ORM
8. alembic for database migration

## introduction

the project uses `src-layout`, includes `sdk` (for publish) and `biz` (for business logic).
`sdk` is designed for publish and no need to rename, we use file/folder mapping `mylib=src/sdk` in `pyproject.toml`.

### dev

before you start:

1. must run `./scripts/setup`
1. just replace `mylib` with `[the name you want]` in the whole project
1. remember to `uv pip install -e .[all]` to make sure `mylib` is available in development.

### unit test

`uv run -m pytest`

### run cli

`uv run main.py --help`

### release sdk

1. `cp .pypirc.example .pypirc`
2. replace your token in `.pypirc`
3. `git tag vx.y.z`
4. `./scripts/publish`

### build executable file

`./scripts/build`
iflow-mcp_bochaai_bocha-search-mcp 0.0.1
A
Requires Python: >=3.12

# MCP Server 产品名称: 博查

![Bocha Search MCP Server](assets/bocha-logo-720x180.png)

## 版本信息
v1

## 产品描述
### 短描述
博查是一个给AI用的搜索引擎，让你的AI应用从近百亿网页和生态内容源中获取高质量的世界知识，涵盖天气、新闻、百科、医疗、火车票、图片等多种领域。

### 长描述
博查是一个给AI用的搜索引擎，让你的AI应用从近百亿网页和生态内容源中获取高质量的世界知识，涵盖天气、新闻、百科、医疗、火车票、图片等多种领域。

## 分类
网页搜索

## 标签
搜索, 新闻, 天气, 百科

## Tools
### Tool1: Bocha Web Search
#### 详细描述
从博查搜索全网信息和网页链接，返回结果包括网页标题、网页URL、网页摘要、网站名称、网站图标、发布时间、图片链接等。

#### 调试所需要的参数
输入:
  - query: 搜索词(必填)
  - freshness: 搜索指定时间范围内的网页 (可选值 YYYY-MM-DD, YYYY-MM-DD..YYYY-MM-DD, noLimit, oneYear, oneMonth, oneWeek, oneDay. 默认为 noLimit)
  - count: 返回结果的条数 (1-50, 默认为 10)

输出:
  - 网页标题、网页链接、网页摘要、发布时间、网站名称

### Tool2: Bocha AI Search
#### 详细描述
在博查网页搜索的基础上，AI识别搜索词语义并额外返回垂直领域内容的结构化模态卡，例如天气卡、日历卡、百科卡等几十种模态卡，在语义识别、搜索结果时效性、内容丰富性等方面更好。

#### 调试所需要的参数
输入:
  - query: 搜索词(必填)
  - freshness: 搜索指定时间范围内的网页 (可选值 YYYY-MM-DD, YYYY-MM-DD..YYYY-MM-DD, noLimit, oneYear, oneMonth, oneWeek, oneDay. 默认为 noLimit)
  - count: 返回结果的条数 (1-50, 默认为 10)

输出:
  - 网页标题、网页链接、网页摘要、发布时间、网站名称、模态卡

## 可适配平台
方舟, python, Claude, Cursor等

## 服务开通链接
您需要前往 [博查AI开放平台](https://open.bochaai.com)，登陆后获取 API KEY。

## 鉴权方式
API Key

## 安装部署
### 步骤一：下载代码至本地
```bash
git clone git@github.com:BochaAI/bocha-search-mcp.git
```

### 步骤二: 在客户端中配置
#### Claude Desktop
On MacOS: `~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json`

On Windows: `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`

```json
  "mcpServers": {
    "bocha-search-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/bocha-search-mcp",
        "run",
        "bocha-search-mcp"
      ],
      "env": {
        "BOCHA_API_KEY": "sk-****"
      }
    }
  }
  ```

### 步骤三: 在客户端中使用
![示例: alibaba 2024 esg report](assets/alibaba-2024-esg-report.png)

### 步骤四: 调试本地服务（可选）
```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/bocha-search-mcp run bocha-search-mcp
```

## 客户案例

目前博查已经累计服务**3000+企业用户**和**20000+开发者用户**，并且成为**DeepSeek官方联网搜索供应方**以及**阿里、腾讯、字节官方推荐的搜索API**，目前**承接着国内60%以上AI应用的联网搜索请求**。

博查的搜索内容源包括全网近百亿个网页，以及生态合作内容（含短视频、新闻、百科、天气、医疗、火车票、酒店、餐厅、景点、企业、学术等）。博查后续将会继续与各个平台在内容生态、智能体创作等方面开展共创合作，为博查用户的搜索问题提供丰富多彩的答案。

## 常见问题

### Bocha Web Search API服务可以提供什么样的能力?
Bocha Web Search 提供全网通用搜索能力。您可以从博查搜索全网信息和网页链接，返回结果包括网页标题、网页URL、网页摘要、网站名称、网站图标、发布时间、图片链接等，每次搜索结果返回的网页最多支持50条（count50）。

传统搜索引擎使用的是关键字+竞价排名机制的搜索算法，搜索结果的目标不是直接为用户提供正确的答案，而是吸引用户点击以获得广告收入。

博查是基于多模态混合搜索与语义排序技术的新一代搜索引擎，支持AI应用场景的自然语言搜索方式，同时搜索结果目标是提供干净、准确、高质量的答案。

博查的语义排序技术基于Transformer架构，会根据搜索结果与用户问题的语义相关性进行排序。由于大模型同样是Transformer架构，通过判断上下文与用户问题的语义相关性进行取舍，因此最终大模型更加喜欢博查提供的搜索结果。

目前博查的搜索效果是国内最接近Bing Search API的搜索引擎，由于Bing Search API数据会出海（无国内Region）、价格昂贵（15美元/千次）且不提供文本摘要（只有50-100字的snippet），国内很多企业客户都已经从Bing切换至博查。

### Bocha AI Search API 服务可以提供什么样的能力？
Bocha AI Search 在博查 Web Search 的基础上，AI识别搜索词语义并额外返回垂直领域内容的结构化模态卡，例如天气卡、日历卡、百科卡等几十种模态卡，在语义识别、搜索结果时效性、内容丰富性等方面更好。

目前支持的模态卡类型包括：天气、百科、医疗、万年历、火车、星座属相、贵金属、汇率、油价、手机、股票、汽车等。

以股票信息为例，网页中一般无法获取到实时的股票数据，需要结构化模态卡来支撑。博查AI Search API可以在提供网页信息的基础上，额外输出股价的结构化数据模态卡，通过模态卡提供的结构化数据，可以进一步增强AI应用中用户对于时效性问题的回答准确性。