semvec/pypi-packages huggingface dataset:
iflow-mcp_jenkins-mcp 0.1.1
MCP server for managing Jenkins operations
Requires Python: >=3.10

# Jenkins MCP
[![smithery badge](https://smithery.ai/badge/@kjozsa/jenkins-mcp)](https://smithery.ai/server/@kjozsa/jenkins-mcp)
MCP server for managing Jenkins operations.

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/7j3zk84u5p">
  <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/7j3zk84u5p/badge" alt="Jenkins MCP server" />
</a>

## Installation
### Installing via Smithery

To install Jenkins MCP for Claude Desktop automatically via [Smithery](https://smithery.ai/server/@kjozsa/jenkins-mcp):

```bash
npx -y @smithery/cli install @kjozsa/jenkins-mcp --client claude
```

### Installing Manually
```bash
uvx install jenkins-mcp
```

## Configuration
Add the MCP server using the following JSON configuration snippet:

```json
{
  "mcpServers": {
    "jenkins-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["jenkins-mcp"],
      "env": {
        "JENKINS_URL": "https://your-jenkins-server/",
        "JENKINS_USERNAME": "your-username",
        "JENKINS_PASSWORD": "your-password",
        "JENKINS_USE_API_TOKEN": "false"
      }
    }
  }
}
```

## CSRF Crumb Handling

Jenkins implements CSRF protection using "crumbs" - tokens that must be included with POST requests. This MCP server handles CSRF crumbs in two ways:

1. **Default Mode**: Automatically fetches and includes CSRF crumbs with build requests
   - Uses session cookies to maintain the web session
   - Handles all the CSRF protection behind the scenes

2. **API Token Mode**: Uses Jenkins API tokens which are exempt from CSRF protection
   - Set `JENKINS_USE_API_TOKEN=true`
   - Set `JENKINS_PASSWORD` to your API token instead of password
   - Works with Jenkins 2.96+ which doesn't require crumbs for API token auth

You can generate an API token in Jenkins at: User → Configure → API Token → Add new Token

## Features
- List Jenkins jobs
- Trigger builds with optional parameters
- Check build status
- CSRF crumb handling for secure API access

## Development
```bash
# Install dependencies
uv pip install -r requirements.txt

# Run in dev mode with Inspector
mcp dev jenkins_mcp/server.py
```
auto-coder-web 0.1.127
auto-coder.web: A Python Project

# auto-coder.web

## 安装

```
pip install auto_coder_web
```

## 进入项目

```
cd <project_dir>    
auto-coder.web 
```

## 打开浏览器

http://localhost:8007

开始你的编程！

## 使用 Docker 运行
> 使用 docker 时，需要你的项目已经是一个被 auto-coder.chat 初始化过的项目。
> 或者启动后，在界面 Terminal 中执行 `auto-coder init --source_dir .` 初始化项目。


```shell
docker run  \
  --name auto-coder-web \
  -e BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 \
  -e API_KEY=$MODEL_DEEPSEEK_TOKEN \
  -e MODEL=deepseek-chat \
  -p 8006:8006 \
  -p 8007:8007 \
  -p 8265:8265 \
  -v <你的项目>:/app/work \
  -v <你的日志目录>:/app/logs \
  allwefantasy/auto-coder-web
```

打开浏览器

http://localhost:8007

开始你的编程！
types-html5lib 1.1.11.20251117
Typing stubs for html5lib
Requires Python: >=3.9

## Typing stubs for html5lib

This is a [type stub package](https://typing.python.org/en/latest/tutorials/external_libraries.html)
for the [`html5lib`](https://github.com/html5lib/html5lib-python) package. It can be used by type checkers
to check code that uses `html5lib`. This version of
`types-html5lib` aims to provide accurate annotations for
`html5lib==1.1.*`.

This package is part of the [typeshed project](https://github.com/python/typeshed).
All fixes for types and metadata should be contributed there.
See [the README](https://github.com/python/typeshed/blob/main/README.md)
for more details. The source for this package can be found in the
[`stubs/html5lib`](https://github.com/python/typeshed/tree/main/stubs/html5lib)
directory.

This package was tested with the following type checkers:
* [mypy](https://github.com/python/mypy/) 1.18.2
* [pyright](https://github.com/microsoft/pyright) 1.1.407

It was generated from typeshed commit
[`58da238f50afcdceae317864915a7f9a10ff8fd3`](https://github.com/python/typeshed/commit/58da238f50afcdceae317864915a7f9a10ff8fd3).
iflow-mcp_mcp-baostock-server 0.1.0
Add your description here
Requires Python: >=3.10

# MCP BaoStock Server

一个基于BaoStock的股票数据服务器，提供了多个接口用于获取股票市场数据。

## 功能特点

- 提供股票基本信息查询
- 支持K线历史数据获取
- 行业分类数据查询
- 分红派息数据查询
- 季度财务指标数据（盈利能力、营运能力、成长能力）
- 指数数据查询
- 估值指标数据查询

## 安装与使用

### 依赖要求

- Python 3.10+
- baostock
- pandas

### 使用说明

安装使用
```bash
uv run mcp-baostock-server
```

![](./assets/demo.png)

## 接口测试用例

以下是各个接口的测试用例示例：

### 1. 获取股票基本信息
```python
# 获取贵州茅台(sh.600519)的基本信息，包括上市日期、行业分类等基础数据
```

### 2. 获取K线历史数据
```python
获取平安银行(sz.000001)从2023年1月1日到2023年1月31日的日K线数据，使用前复权方式
```

### 3. 获取行业分类数据
```python
查询中国平安(sh.601318)所属的行业分类信息
```

### 4. 获取分红派息数据
```python
查看工商银行(sh.601398)在2022年的分红派息详细信息
```

### 5. 获取季度盈利能力数据
```python
获取贵州茅台2023年第一季度的盈利能力数据，包括净利润、毛利率等指标
```

### 6. 获取季度营运能力数据
```python
分析招商银行(sh.600036)2023年第二季度的营运能力指标，包括应收账款周转率和存货周转率
```

### 7. 获取季度成长能力数据
```python
评估比亚迪(sz.002594)2023年第三季度的成长能力，包括营收增长率和净利润增长率
```

### 8. 获取指数数据
```python
获取沪深300指数(sh.000300)从2023年1月1日到2023年12月31日的日线行情数据
```

### 9. 获取估值指标数据
```python
分析阿里巴巴(sh.688699)从2023年初至今的估值指标变化，包括市盈率、市净率等数据
```

## 技术交流

- 微信: iamxxn886
numpytable 0.1.0
快速将Excel复制的表格文本转换为NumPy数组
Requires Python: >=3.6

# numpytable
每次复制Excel表格的数据到Python中，都要手动添加括号和逗号，非常繁琐。

目的：快速将Excel等工具复制的表格文本转换为NumPy数组，告别手动添加括号和逗号的繁琐操作。

## 安装

```bash
pip install numpytable
```

## 用法

1. 在Excel（或其他表格工具）中选中数据并复制（元素间默认用制表符分隔）：
   ```
   2.2681	6.623	2.6459
   2.3407	6.574	2.1304
   2.8451	6.4258	2.1178
   ```

2. 在Python中用`from_table`函数转换：
   ```python
   import numpy as np
   from numpytable import from_table

   # 直接粘贴复制的文本，用三引号包裹
   data = np.array(from_table("""
   2.2681	6.623	2.6459
   2.3407	6.574	2.1304
   2.8451	6.4258	2.1178
   """))

   print(data)
   # 输出：
   # [[2.2681 6.623  2.6459]
   #  [2.3407 6.574  2.1304]
   #  [2.8451 6.4258 2.1178]]
   ```

## 特性

- 自动处理换行和制表符，无需手动格式化
- 支持整数、浮点数自动识别
- 检测并警告行数不一致的情况
- 轻量依赖（仅需numpy）