semvec/pypi-packages huggingface dataset:
Aplicacion-ventas-Torres 0.1.0
Paquete para gestionar una aplicación de ventas, precios, impuestos y descuentos
Requires Python: >=3.6

# Aplicacion de Ventas

Este paquete proporciona funcionalidades para gestionar 
ventas, incluyendo calculos de precios, impuestos y descuentos.

## Instalacion

Puedes instalar el paquete usando:


"""bash
pip install .
"
metahq-cli 1.0.0
The meta-hq CLI.
Requires Python: >=3.11
Keywords: CLI, Data Curation, Database, Public Biomedical Data

<div align="left">
    <img src="https://raw.githubusercontent.com/krishnanlab/meta-hq/main/media/metahq_cli_logo.png" alt="CLI Logo" width="400" />
</div>

![CLI Tests](https://github.com/krishnanlab/meta-hq/workflows/CLI%20Tests/badge.svg)
![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg)
![Code style: black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)
![pypi](https://img.shields.io/pypi/v/metahq-cli.svg)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-BSD_3--Clause-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause)

A command line interface to query the MetaHQ database.

## Key features

- Query standardized and harmonized biomedical annotations
- Access metadata for samples and studies in GEO and SRA
- Convert annotations to labels
- Fast execution time
- Search for relevant ontology terms with free-text queries
- Contribute new annotation sets to the database

## Docs

Documentation: [https://meta-hq.readthedocs.io/en/latest](https://meta-hq.readthedocs.io/en/latest/)

Source Code: [https://github.com/krishnanlab/meta-hq/tree/main/packages/cli](https://github.com/krishnanlab/meta-hq/tree/main/packages/cli)

## Installation and setup

**To install**:

```bash
pip install metahq-cli
```

**Setup**: This command must be run with every metahq-cli installation. The `setup` command downloads the
MetaHQ database from Zenodo.

```bash
metahq setup --doi latest
```

## Retrieve

Query the MetaHQ database to retrieve sample or study annotations for tissues, diseases, sex, and age.

```bash
metahq retrieve diseases --terms "MONDO:0004994,MONDO:0008903" \
--level sample --filters "species=human,tech=rnaseq,ecode=expert" \
--metadata "sample,series,platform,srp" --fmt parquet
```

## Search

If you do not have ontology terms memorized off-hand, shame on you. However, you can cheat and run the following
command to find the ontology term IDs most similar to a free-text query of a disease, tissue, or cell line.

```bash
metahq search --query "heart attack" --type disease --ontology MONDO
```

## Supported

Run the following to view supported attributes, filters, formats, etc.

```bash
metahq supported
```
iflow-mcp_dannywongisavailable-real-time-stock-mcp-service 1.2.1
一个获取实时股票数据服务和分析的MCP服务器
Requires Python: >=3.11

# 实时股票分析 MCP 服务

---

这是一个实时股票数据服务的MCP服务器。它通过东方财富网获取金融数据，并将这些数据以工具的形式暴露给支持MCP的AI模型。

> **代码仓库：** https://github.com/DannyWongIsAvailable/real-time-stock-mcp-service.git

- 免费免登录获取数据，免token
- 部分功能支持B股，H股

## 功能特性

- 📊 查找股票
- 📈 K线数据查询（支持B股，H股，大盘，分时图）
- 📉 技术指标分析 （MA，MACD，BOLL，RSI等等）
- 💰 基本面数据分析（主营构成、经营范围等）
- 📊 财务分析（财务比率、业绩概况等）
- 💰 估值分析数据（市盈率、市净率等）
- 📈 市场行情跟踪（板块行情、同行对比、资金流向等）
- 🤖 智能点评和评分  

共34个MCP工具

## 使用方法

您可以通过以下2种方式使用本服务：

### 1. 魔搭社区免费云资源一键部署

您可以在魔搭社区MCP实验场中在线体验该服务，也支持客户端远程连接（streamable HTTP或SSE协议）

https://modelscope.cn/mcp/servers/DannyWong/real-time-stock-mcp

### 2. 本地stdio模式(以Claude Desktop为例)

#### 在 Claude Desktop 中配置

编辑 Claude Desktop 的配置文件：

**Windows:** `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`  
**MacOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`  

添加以下配置：

```json
{
  "mcpServers": {
    "stock-mcp": {
      "args": [
        "real-time-stock-mcp-service"
      ],
      "command": "uvx"
    }
  }
}
```

> **注意：** 将路径替换为你的实际项目路径。


#### 视频教程参考：
- [火遍全网的MCP是什么？怎么用？如何自己开发一个MCP服务？一个视频带你入门！](https://www.bilibili.com/video/BV13R5EzbE6E/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=08fc400fe0cfc7eaa723687b764b29f3)
- [Cherry Studio MCP 使用入门教程：从配置到使用](https://www.bilibili.com/video/BV1bkdAYTEYp/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=08fc400fe0cfc7eaa723687b764b29f3)

## 核心设计

本项目采用**依赖注入**设计模式：

1. `crawler` 模块获取数据
2. `data_source_interface.py` 定义抽象数据源接口
3. `stock_data_source.py` 提供具体实现
4. 各工具模块通过依赖注入获取数据源实例

这种设计使得：
- ✅ 易于扩展新功能
- ✅ 可以轻松切换不同数据源
- ✅ 便于单元测试
- ✅ 代码解耦，维护性强

## 工具模块

项目包含34个MCP工具模块，每个模块提供特定领域的功能：

- `search.py` - 股票搜索和交易日信息
- `real_time_data.py` - 实时股票行情数据
- `kline_data.py` - K线数据和技术指标
- `fundamental.py` - 基本面数据（主营构成、经营范围等）
- `valuation.py` - 估值分析数据（市盈率、市净率等）
- `financial_analysis.py` - 财务分析数据（财务比率、业绩概况等）
- `market.py` - 市场行情数据（板块行情、资金流向等）
- `smart_review.py` - 智能点评和评分


## 开发指南

详情请查看[开发指南](DEVELOPMENT.md)  

## 注意事项

⚠️ **重要提醒**：
1. 本服务提供的数据仅供参考，不构成投资建议
2. 仅允许个人学习、研究、使用，禁止用于商业用途。严禁滥用！
3. 请遵守数据使用协议和相关法律法规

## 开源协议

[MIT License](LICENSE)

## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 联系方式

如有问题，请提交 Issue 或联系项目开发者。  
求一个star，感激不尽！