semvec/pypi-packages huggingface dataset:
iflow-mcp_mcp-oi-wiki 0.1.0
Add your description here
Requires Python: >=3.13

[![MseeP.ai Security Assessment Badge](https://mseep.net/pr/shwstone-mcp-oi-wiki-badge.png)](https://mseep.ai/app/shwstone-mcp-oi-wiki)
[![Verified on MseeP](https://mseep.ai/badge.svg)](https://mseep.ai/app/9d61dc89-76bb-401f-840e-07ba2c9cb39b)

# mcp-oi-wiki

让大模型拥有 OI-Wiki 的加成！

![乘法逆元搜索结果](./image.png)

## How does it work?

使用 Deepseek-V3 对 OI-wiki 当前的 462 个页面做摘要，将摘要嵌入为语义向量，建立向量数据库。

查询时，找到数据库中最接近的向量，返回对应的 wiki markdown。

## Usage

确保你拥有 `uv`。

首先，下载本仓库：

```
cd <path of MCP servers>
git clone --recurse-submodules https://github.com/ShwStone/mcp-oi-wiki.git
```

然后打开你的 MCP 配置文件（mcpo 或 claude）：

```json
{
  "mcpServers": {
    "oi-wiki": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path of MCP servers>/mcp-oi-wiki",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}
```

## Update

可以生成自己的 `db/oi-wiki.db`。

将 Silicon flow API key 放在 `api.key` 文件中。

然后运行：

```sh
uv run script/request.py
```

在[批量推理页面](https://cloud.siliconflow.cn/batches)下载摘要结果到 `result.jsonl`。

最后运行：

```sh
uv run script/gendb.py
```

生成新的 `db/oi-wiki.db`。

## Thanks

- [milvus-io/milvus-lite: A lightweight version of Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus-lite) 向量数据库
- [OI-wiki/OI-wiki: :star2: Wiki of OI / ICPC for everyone. （某大型游戏线上攻略，内含炫酷算术魔法）](https://github.com/OI-wiki/OI-wiki) OI-wiki
- [qdrant/fastembed: Fast, Accurate, Lightweight Python library to make State of the Art Embedding](https://github.com/qdrant/fastembed) CPU 向量嵌入
xfyunsdknlp 0.0.3
a sdk nlp for xfyun
Requires Python: >=3.7.1

# xfyunsdknlp

xfyunsdknlp是讯飞开放平台自然语言处理相关API的Python SDK，提供[视频](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/VideoModeration/API.html)/[文本](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/TextModeration/API.html)/[音频](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/AudioModeration/API.html)/[图片](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/ImageModeration/API.html)合规、[语义依存分析](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/semanticDependence/API.html)、[情感分析](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/emotion-analysis/API_v1.html)、[同声传译](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/simultaneous-interpretation/API.html)、[文本纠错](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/textCorrection/API.html)、[公文校对](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/textCorrectionOfficial/API.html)、[文本改写](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/textRewriting/API.html)、[机械翻译](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans/API.html)、[词库](https://www.xfyun.cn/doc/nlp/TextModeration/API.html#%E5%90%88%E8%A7%84%E9%BB%91%E7%99%BD%E5%90%8D%E5%8D%95)等功能的客户端实现。

## 功能特点

- **视频/文本/音频/图片合规**：精准高效识别各类场景中违禁、涉政、色情、未成年违规、暴恐、广告、Logo等风险内容
- **语义依存分析LTP**：提供高效精准的 **中文（简体）** 自然语言处理服务
- **情感分析**：提供针对 **中文（简体）** 文本的情感分析服务
- **同声传译**：将音频流实时翻译为不同语种的文本，并输对应的音频内容
- **文本纠错**：对文本进行校对，校对包括拼写、语法、搭配、实体纠错、标点、领导人职称、政治用语及数字纠错等
- **公文校对**：对文本内容进行文字标点差错、知识性差错、内容导向风险识别
- **文本改写**：改变语句顺序或使用其他近义词语进行替换等方式来改写中文句子或段落。
- **机械翻译**：将源语种文字转化为目标语种文字
- **词库**：自定义合规规则和敏感词

## 安装方法

```bash
pip install xfyunsdknlp
```

## 依赖说明

- xfyunsdkcore>=0.1.0: 核心SDK依赖
- python-dotenv: 环境变量管理

## 快速开始

### 同声传译

```python
from xfyunsdknlp.sim_interp_client import SimInterpClient

# 读取图片并转换为base64
file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'resources', 'original.pcm')
f = open(file_path, 'rb')

 # 初始化客户端
        client = SimInterpClient(
            app_id=os.getenv('APP_ID'),  # 替换为你的应用ID
            api_key=os.getenv('API_KEY'),  # 替换为你的API密钥
            api_secret=os.getenv('API_SECRET'),  # 替换为你的API密钥
            encoding="lame"
        )

# 发送请求
for chunk in client.stream(f):
	logger.info(f"返回结果: {chunk}")
```

更多示例见[demo](https://github.com/iFLYTEK-OP/websdk-python-demo)

## 核心客户端

### AudioModerationClient

检测音频内容是否合规

### ImageModerationClient

检测图片内容是否合规

### VideoModerationClient

检测视频内容是否合规

### TextModerationClient

检测文本内容是否合规

### LTPClient

提供高效精准的 **中文（简体）** 自然语言处理服务

### SaClient

分析文本表的情感。

### SimInterpClient

将音频流实时翻译为不同语种的文本，并输对应的音频内容。

### TextCheckClient

对文本进行校对，校对包括拼写、语法、搭配、实体纠错、标点、领导人职称、政治用语及数字纠错等

### TextProofClient

对文本内容进行文字标点差错、知识性差错、内容导向风险识别

### TextRewriteClient

改变语句顺序或使用其他近义词语进行替换等方式来改写中文句子或段落。

### TranslateClient

将源语种文字转化为目标语种文字

### WordLibClient

自定义合规规则和敏感词


## 许可证

请参见LICENSE文件
xfyunsdkface 0.0.3
a sdk face detector for xfyun
Requires Python: >=3.7.1

# xfyunsdkface

xfyunsdkface是讯飞开放平台人脸相关API的Python SDK，提供[人脸检测](https://www.xfyun.cn/doc/face/xf-face-detect/API.html)、[人脸比对](https://www.xfyun.cn/doc/face/xffaceComparisonRecg/API.html)、[静默活体检测](https://www.xfyun.cn/doc/face/xf-silent-in-vivo-detection/API.html)、[配合式活体检测](https://www.xfyun.cn/doc/face/xf-cooperation-living-body-detection/API.html)、[人脸特征分析](https://www.xfyun.cn/doc/face/face-feature-analysis/ageAPI.html)、[人脸水印照比对](https://www.xfyun.cn/doc/face/faceWaterPhotoComparisonRecg/API.html)等功能的客户端实现。

## 功能特点

- **人脸检测**：检测人脸并返回特征点和属性信息
- **人脸比对**：比对两张人脸的相似度
- **静默活体检测**：判断人脸是否为活体
- **人脸状态分析**：分析人脸状态信息
- **人脸验证**：验证人脸与身份信息是否匹配

## 安装方法

```bash
pip install xfyunsdkface
```

## 依赖说明

- xfyunsdkcore>=0.1.0: 核心SDK依赖
- python-dotenv: 环境变量管理

## 快速开始

### 人脸检测示例

```python
from xfyunsdkface.face_detect_client import FaceDetectClient
import base64

# 读取图片并转换为base64
with open("face.jpg", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# 初始化客户端
client = FaceDetectClient(
    app_id="your_app_id",
    api_key="your_api_key",
    api_secret="your_api_secret",
    detect_points="1",  # 检测特征点
    detect_property="1"  # 检测人脸属性
)

# 发送请求
result = client.send(image_base64, "jpg")
print(result)
```

### 人脸比对示例

```python
from xfyunsdkface.face_compare_client import FaceCompareClient
import base64

# 读取两张人脸图片
with open("face1.jpg", "rb") as f:
    face1 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
with open("face2.jpg", "rb") as f:
    face2 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# 初始化客户端
client = FaceCompareClient(
    app_id="your_app_id",
    api_key="your_api_key",
    api_secret="your_api_secret"
)

# 发送请求
result = client.send(face1, "jpg", face2, "jpg")
print(result)
```

### 静默活体检测示例

```python
from xfyunsdkface.anti_spoof_client import AntiSpoofClient
import base64

# 读取图片
with open("face.jpg", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# 初始化客户端
client = AntiSpoofClient(
    app_id="your_app_id",
    api_key="your_api_key",
    api_secret="your_api_secret"
)

# 发送请求
result = client.send(image_base64, "jpg")
print(result)
```

更多示例见[demo](https://github.com/iFLYTEK-OP/websdk-python-demo)

## 核心客户端

### FaceDetectClient

人脸检测客户端，支持检测人脸位置、特征点和属性信息。

**参数**:
- `detect_points`: 是否检测特征点 (0: 不检测, 1: 检测)
- `detect_property`: 是否检测人脸属性 (0: 不检测, 1: 检测)

### FaceCompareClient

人脸比对客户端，用于计算两张人脸的相似度。

### AntiSpoofClient

静默活体检测客户端，判断输入人脸是否为活体。

### FaceStatusClient

人脸状态分析客户端，分析人脸的状态信息。

### FaceVerifyClient

人脸验证客户端，验证人脸与身份信息是否匹配。


### SilentDetectClient

判断是否为真人活体，该接口用于对一段短视频进行静默活体检测，判断视频中人脸是否为活体。


### TupApiClient

可以检测图像中的人脸并进行一系列人脸相关的特征分析，当前支持识别出包括性别、颜值、年龄、表情多维度人脸信息。

### WatermarkVerifyClient

人脸照片和一个人脸水印照片进行比对，来判断是否为同一个人


## 许可证

请参见LICENSE文件
xfyunsdkcore 0.0.3
a sdk core for xfyun
Requires Python: >=3.7.1

# xfyunsdkcore

xfyunsdkcore是讯飞开放平台Web API的核心Python SDK，提供HTTP客户端、签名生成和通用工具类，为其他业务模块提供基础支持。

## 功能特点

- **HTTP客户端**：支持同步/异步请求，内置重试机制
- **签名工具**：提供多种签名算法实现，支持不同API认证需求
- **通用工具**：包含字符串处理、JSON转换和加密工具类

## 安装方法

```bash
pip install xfyunsdkcore
```

## 依赖说明

- httpx: HTTP客户端库
- websocket-client<2.0.0: WebSocket支持

## 快速开始

### HTTP客户端使用

```python
from xfyunsdkcore.http_client import HttpClient

# 初始化客户端
client = HttpClient(
    host_url="https://api.xfyun.cn",
    app_id="your_app_id",
    api_key="your_api_key",
    api_secret="your_api_secret",
    timeout=30,
    enable_retry=True
)

# 发送GET请求
response = client.get("/v1/service")
print(response.json())

# 发送POST请求
response = client.post("/v1/service", json={"key": "value"})
print(response.json())
```

### 异步请求示例

```python
import asyncio
from xfyunsdkcore.http_client import HttpClient

async def main():
    client = HttpClient(host_url="https://api.xfyun.cn")
    response = await client.async_get("/v1/service")
    print(response.json())

asyncio.run(main())
```

### 签名生成

```python
from xfyunsdkcore.signature import Signature

# 创建签名URL
api_url = "wss://ws-api.xfyun.cn/v1/iat"
signed_url = Signature.create_signed_url(
    api_url=api_url,
    api_key="your_api_key",
    api_secret="your_api_secret"
)
print(signed_url)
```

## 核心模块

### HttpClient

提供HTTP请求的核心功能，支持：
- 同步/异步请求
- 超时控制
- 重试机制
- 文件上传

### Signature

提供多种签名实现：
- `create_signed_url`: WebSocket签名URL生成
- `get_signature_header`: 请求头签名生成
- `get_digest_header`: 摘要认证头生成

### 工具类

- **StringUtils**: 字符串处理工具
- **JsonUtils**: JSON序列化/反序列化
- **CryptTools**: 加密工具，支持HMAC和MD5

## 许可证

请参见LICENSE文件
managed-file-py 0.0.1
A utility library for managing and processing files.
Requires Python: >=3.9

# 📦 managed-file-py
A lightweight Python utility library for loading, exporting, duplicating, and managing dataset files.  
Supports CSV & Excel loading, safe filename generation, exporting with clean directory structure, and CLI tools.

---

## 🚀 Features

- Load datasets from **CSV** and **Excel (.xlsx, .xls)**
- Export pandas DataFrames to **CSV**
- Auto-generate safe filenames (`safe_filename`)
- Duplicate files with customizable count
- Auto-create output directories
- Clean **CLI tools**:
  - `duplicate-file`
  - `export-file`
- Full **pytest** test suite
- Minimal & clean dependencies

---

## 🧰 Requirements

| Component | Version |
|----------|---------|
| **Python** | 3.9 – 3.12 |
| **pandas** | Latest stable |

Tested on:

- Python 3.9  
- Python 3.10  
- Python 3.11  
- Python 3.12

---

## 📥 Installation

### Install from PyPI

```bash
pip install tools-managed-file-py
```

### Install from GitHub
```bash
pip install git+https://github.com/madamroger007/python-tools.git
```

### Local Development
```bash
pip install -e .
```


## 📘 Usage
### 🔹Load a Dataset
```bash
from tools_managed_file.exporter import load_dataset

df = load_dataset("data.csv")
print(df)

```


### 🔹Export a Dataset to CSV
```bash
from tools_managed_file.exporter import export_dataset
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {"name": "Adam", "age": 20},
    {"name": "Sarah", "age": 22}
])

output = export_dataset(df, "outputs", "student-data")
print("Exported to:", output)

```

Generates:
```bash
outputs/student-data.csv
```

### 🔹Duplicate a File
```bash
duplicate-file input.csv --count 5
```

Creates:
```bash
input_copy_1.csv
input_copy_2.csv
input_copy_3.csv
input_copy_4.csv
input_copy_5.csv
```

## 🔧 CLI Commands
### ✔ Exporting
```bash
export-file input.xlsx --output out --name cleaned
```

### ✔ Exporting
```bash
duplicate-file report.pdf --count 3
```

## 🔧 CLI Commands
This project follows Semantic Versioning (SemVer).

0.1.0 — Initial Release
- Dataset loader (CSV & Excel)
- CSV exporter
- Filename sanitization
- File duplicator
- CLI utilities
- Full pytest suite
iflow-mcp_notion-mcp-light 0.1.0
Notion MCP Light - Notion APIを使用してMarkdownファイルとNotionページを同期するMCPサーバー
Requires Python: >=3.10

# NotionMCP Light

NotionMCP Lightは、Notion APIを使用してMarkdownファイルとNotionページを同期するModel Context Protocol (MCP)サーバーです。

## 概要

このプロジェクトは、Notionの公式Model Context Protocol (MCP)サーバーが抱える非効率性（Markdownをブロック単位で読み書きし、LLMトークンを消費する点）を解決するために開発されました。トークンを使用せず、API経由で直接MarkdownファイルとNotionのページ／データベースを同期できる非公式のMCPサーバーを提供します。

## 機能

- **Markdown → Notion**
  - H1をページタイトルとして認識
  - Markdownの内容をNotionページまたはデータベースのページとして作成
  - データベースIDを指定可能
  - Notion APIを直接使用（トークン未使用）

- **Notion → Markdown**
  - 指定されたページまたはデータベースのページをMarkdown形式に変換
  - タイトルをH1として出力
  - ブロック構造をMarkdownに変換
  - ファイルに保存

- **MCPサーバー対応**
  - Model Context Protocol（MCP）に準拠
  - CursorやClineなどのAIツールから呼び出し可能なエンドポイントを提供
  - JSON-RPC over stdioベースで動作

## インストール

### 依存関係のインストール

```bash
# uvがインストールされていない場合は先にインストール
# pip install uv

# 依存関係のインストール
uv sync
```

### Notion API Tokenの設定

1. [Notion Developers](https://developers.notion.com/)でアカウントを作成し、APIトークンを取得します。
2. 環境変数に設定するか、`.env`ファイルを作成してトークンを設定します。

```bash
# .envファイルの例
NOTION_TOKEN=your_notion_api_token
```

## 使い方

### MCPサーバーの起動

#### uvを使用する場合（推奨）

```bash
uv run python -m src.main
```

または、トークンを直接指定する場合：

```bash
uv run python -m src.main --token your_notion_api_token
```

#### 通常のPythonを使用する場合

```bash
python -m src.main
```

または、トークンを直接指定する場合：

```bash
python -m src.main --token your_notion_api_token
```

### Cline/Cursorでの設定

Cline/Cursor/Claude CodeなどのAIコーディングツールでNotionMCP Lightを使用するには、各ツールのMCPサーバ設定を行うJSONファイルに以下のような設定を追加します：

```json
{
  "mcpServers": {
    "notion-mcp-light": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/path/to/notion-mcp-light",
        "-m",
        "src.main"
      ],
      "env": {
        "NOTION_TOKEN": "your_notion_api_token"
      }
    }
  }
}
```

`/path/to/notion-mcp-light`は、NotionMCP Lightのインストールディレクトリ、`your_notion_api_token`は、NotionのAPIトークンに置き換えてください。

## MCPツールの使用方法

NotionMCP Lightは以下のMCPツールを提供します：

### uploadMarkdown

Markdownファイルをアップロードし、Notionページとして作成します。

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "uploadMarkdown",
  "params": {
    "filepath": "path/to/markdown.md",
    "database_id": "optional_database_id",
    "page_id": "optional_parent_page_id"
  },
  "id": 1
}
```

### downloadMarkdown

NotionページをダウンロードしてMarkdownファイルとして保存します。

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "downloadMarkdown",
  "params": {
    "page_id": "notion_page_id",
    "output_path": "path/to/output.md"
  },
  "id": 2
}
```

## 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](LICENSE)ファイルを参照してください。
env-suite 0.8.1
A suite of tools for including enviroment effects in first principal calculations
Requires Python: >=3.9

# env_suite

`env_suite` is a package for generating input and submission files for vasp calculations

# Installation via `pip`

Install `env_suite` using `pip` (if using a shared machine, add the `--user` argument after `install`)

```
pip install env_suite
```

# Updating

Update the code using `pip` (if using a shared machine, add the `--user` argument after `install`)

```
pip install env_suite --upgrade
```

# Installation with `pip` editable install

**Only do this if you are developing (i.e. changing) the code.**

Clone a copy of this repository, preferably while within a directory called git

```
mkdir -p git; cd git
git clone https://gitlab.com/chilton-group/env_suite
```

Navigate to the package directory

```
cd env_suite
```

and install the package in editable mode (if using a shared machine, add the `--user` argument after `install`)

```
pip install -e .
```

When you're done developing (i.e. your changes have been merged to the master), 
or if you just want to use the current release version of the package, uninstall using `pip`

```
pip uninstall env_suite
```

and follow the Installation via `pip` instructions above.

# Usage

The `env_suite` command line interface can be invoked with 

```
env_suite -h
```

which prints a list of available subprograms.

Alternatively, the individual submodules can be imported into a python program or script as per usual.

# Building a `.whl` file (Advanced)

**Only do this if you are told to.**

To build a copy of the `vasp_suite` `.whl` file, move to the `package` directory.

Now run

```
./build_binaries.sh
```

Then install the `.whl` file with `pip` (if using a shared machine, add the `--user` argument after `install`)

```
pip install dist/*.whl
```

# Documentation

The [documentation](https://chilton-group.gitlab.io/env_suite/) for this package is hosted by gitlab, and is automatically generated whenever new code is committed to the `main` branch. The automatic generation of this documentation relies on a common layout for comments and docstrings within the code, see [contributing](https://gitlab.com/chilton-group/group-wiki/-/wikis/Contributing:-General) for more information.

# Development

Before making changes to this repository, please follow the steps outlined in the [Chilton group wiki](https://gitlab.com/chilton-group/group-wiki/-/wikis/Contributing:-General).

# Bugs

If you believe you have a bug, *please check that you are using the most up to date version of the code*. 

If that does not fix the problem, please create an issue on GitLab detailing the following:
 - The commands you entered
 - The error message

Remember to simplify the problem as much as possible in order to provide a minimum working example, e.g. an example for a small molecule rather than one with 100000 atoms.

Then, look at the code, try and figure out what you think is wrong if possible, and include this in your issue.