semvec/pypi-packages huggingface dataset:
leaf-example 0.1.1
Leaf Adapter with a basic example function. Creating a measurement message every x interval.
Requires Python: <4.0,>=3.12

# Laboratory Equipment Adapter Framework - LEAF

This is a demo adapter for the Laboratory Equipment Adapter Framework (LEAF). It is a simple adapter that will be used to showcase how an adapter can be created and integrated into the LEAF framework.

## Installation

To install the adapter, you can use the following command:

```bash
# Clone the repository...

# Install the adapter into your python environment
poetry build
pip install dist/leaf_example-0.1.0.tar.gz
```

## Usage

Once installed within `leaf` you can add a new equipment to the (minimal) config file.

```
EQUIPMENT_INSTANCES:
  - equipment:
      adapter: hello_world
      data:
        instance_id: example_equipment_id1
        institute: example_equipment_institute1
      requirements:
        interval: 11
OUTPUTS:
  - plugin: MQTT
    broker: test.mosquitto.org
    port: 1883
```

You can then start the leaf program and it should sent a 'hello world' message every 11 seconds.
kodosumi 1.1.0
kodosumi framework to execute and orchestrate agentic services safe and at scale
Requires Python: >=3.10

<div align="center">
    <img src="./docs/logo/favicon.png" width="128px" alt="Kodosumi logo"/>
    <br />
    <h1>Kodosumi</h1>
    <p align="center">Documentation for Kodosumi is located at <a href="https://docs.kodosumi.io/" target="_blank">docs.kodosumi.io</a>.</p>
</div>

## Quick Start

See the [Installation Guide](./docs/installation.mdx) to get started with kodosumi.

## Documentation

The complete documentation is available on our [website](https://docs.kodosumi.io).

### Running Docs Locally

If you'd like to contribute to the documentation, run it locally:

```bash
# Install mintlify if you haven't already
npm install -g mintlify

# Navigate to the docs directory and start the dev server
cd docs
mintlify dev
```

The documentation will be available at `http://localhost:3000`.

### Documentation Menu

- **Overview**

  - [Introduction](./docs/index.mdx)
  - [What is Kodosumi](./docs/what-is-kodosumi.mdx)
  - [Why Kodosumi](./docs/why.mdx)
  - [Concepts](./docs/concepts.mdx)

- **Getting Started**

  - [Installation](./docs/installation.mdx)
  - [Development Workflow](./docs/develop.mdx)
  - [Configuration](./docs/config.mdx)
  - [Forms](./docs/forms.mdx)
  - [Lifecycle](./docs/lifecycle.mdx)

- **Deploy on Kodosumi**

  - [Deployment](./docs/deploy.mdx)
  - [Admin Panel](./docs/panel.mdx)
  - [Analytics Dashboard](./docs/dashboard.mdx)

- **Details**

  - [Timeline](./docs/timeline.mdx)
  - [Files](./docs/files.mdx)
  - [Files API](./docs/files-api.mdx)
  - [Locks](./docs/locks.mdx)
  - [Documentation Build](./docs/make.mdx)
  
- **CLI Reference**
  - [koco CLI](./docs/cli.mdx)
mcp-weather-demo-huangshuai 0.1.0
基于SSE的天气查询MCP Server
Requires Python: >=3.10

<div align=center>
<h1>《MCP极简开发》学习笔记</h1>
</div>

本项目基于Datawhale组队学习的共读《MCP极简开发》课程，主要包括学习笔记和项目代码。

项目地址：https://github.com/datawhalechina/mcp-lite-dev

## 环境安装

1. 基础环境：Python3.10+

2. 安装UV
```shell
pip install uv
set UV_INDEX=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```

3. 安装Python依赖包
```shell
uv sync --python 3.10 --all-extras
```

4. 切换到本地环境(.venv)
```shell
cd .venv/Scripts
activate
```

## 配置文件

1. 访问[openweathermap网站](https://openweathermap.org/)，注册账号，获取API KEY

2. 在项目根目录下新建`.env`文件，并添加以下内容
```text
OPENWEATHER_API_KEY=YOUR_API_KEY
```

3. 访问[硅基流动网站](https://cloud.siliconflow.cn/)，注册账号，获取API KEY  
**注：书中使用的是deepseek，我们使用硅基流动的模型，其实效果是一样的。**

4. 在项目根目录下新建`.env`文件，并添加以下内容
```text
BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3
API_KEY=YOUR_API_KEY
```

## 项目协作安排

| 章节号 |           标题           | 进度  |    负责人    |
|:---:|:----------------------:|:---:|:---------:| 
|  1  |        快速了解MCP         | 进行中 |    王子怡    | 
|  2  |        MCP核心原理         | 进行中 |    洪可壕    |
|  3  |        MCP的安全问题        | 进行中 |    易华挥    | 
|  4  |       支持MCP的主流平台       |  进行中   |     -     |
|  5  |     MCP Server资源整理     |  进行中   |     -     |
|  6  |        动手写一个MCP        | 进行中 | 尹大吕 |
|  7  |        MCP开发进阶         |  进行中   |    钟永麟    |
|  8  |  基于MCP Server的IDE应用实战  |  进行中   |     -     |
|  9  | 基于MCP Server的生活类智能体应用  |  进行中   |     -     |
| 10  | 基于MCP Server的个人效率智能体应用 |  进行中   |     -     |
| 11  | 基于MCP Server的办公效率智能体应用 |  进行中   |     -     |

## 致谢

**核心贡献者**
- [胡锐锋-项目负责人](https://github.com/Relph1119) （Datawhale成员-华东交通大学-系统架构设计师）

**其他**
1. 特别感谢 [@Sm1les](https://github.com/Sm1les)、[@LSGOMYP](https://github.com/LSGOMYP) 对本项目的帮助与支持；

## 阅读提示

### 第7.2.2节 MCP Server的上线发布

1. 请登录[PyPI官方网站](https://pypi.org/)注册账号。

2. 访问[PyPI官网-我的账户](https://pypi.org/manage/account/)创建API token。

3. 在项目根目录下执行以下命令，进行项目打包和上传发布，需要使用到API token：
```shell
python -m build
python -m twine upload dist/*
```

## 关注我们

<div align=center>
<p>扫描下方二维码关注公众号：Datawhale</p>
<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/qrcode.jpeg" width = "180" height = "180">
</div>
doldol-alert 0.0.1
돌돌이 파이썬 메신저 알람 기능
Requires Python: >=3.6

# doldol_alert

`doldol_alert`는 Webex 봇을 통해 지정된 Webex 대화방으로 간단하게 메시지를 보낼 수 있도록 도와주는 파이썬 패키지입니다. 코드 실행 중 특정 시점에 알림을 받거나, 로그를 보내는 등의 용도로 활용할 수 있습니다.

## 주요 기능

*   간단한 코드로 Webex 대화방에 메시지 전송
*   클래스 객체를 함수처럼 호출하여 직관적인 사용 가능
*   Webex 봇 토큰을 환경 변수로 안전하게 관리

## 설치하기

PyPI를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.

```bash
pip install doldol_alert
```

## 사전 준비

이 패키지를 사용하기 위해서는 두 가지 정보가 필요합니다.

1.  **Webex 봇 액세스 토큰 (Bot Access Token)**
    *   [Webex for Developers](https://developer.webex.com/) 포털에 접속하여 봇을 생성한 후 발급받은 토큰이 필요합니다.
2.  **Webex 룸 ID (Room ID)**
    *   봇이 메시지를 보낼 대상 대화방의 고유 ID입니다.
    *   봇을 해당 대화방에 초대한 후, [Webex API](https://developer.webex.com/docs/api/v1/rooms/list-rooms) 등을 통해 확인할 수 있습니다.

### 봇 토큰 설정 (권장)

봇 토큰과 같은 민감한 정보는 코드에 직접 작성하는 것보다 환경 변수로 설정하는 것이 안전합니다. 아래와 같이 환경 변수 `WEBEX_BOT_TOKEN`을 설정해주세요.

**Linux / macOS**
```bash
export WEBEX_BOT_TOKEN='여기에_발급받은_봇_토큰을_입력하세요'
```

**Windows (Command Prompt)**
```bash
set WEBEX_BOT_TOKEN='여기에_발급받은_봇_토큰을_입력하세요'
```

**Windows (PowerShell)**
```powershell
$env:WEBEX_BOT_TOKEN='여기에_발급받은_봇_토큰을_입력하세요'
```

## 사용 방법

아래는 `doldol_alert`를 사용하여 Webex 대화방으로 메시지를 보내는 예제 코드입니다.

```python
import doldol_alert

# 메시지를 보낼 Webex Room ID
MY_WEBEX_ROOM_ID = "여기에_메시지를_보낼_방의_ID를_입력하세요"

# 1. (권장) 환경변수에 설정된 봇 토큰을 사용하는 방법
#    DoldolAlert 객체를 생성합니다.
doldol_print = doldol_alert.DoldolAlert(roomid=MY_WEBEX_ROOM_ID)

# 2. 봇 토큰을 직접 파라미터로 전달하는 방법
# MY_WEBEX_BOT_TOKEN = "여기에_봇_액세스_토큰을_입력하세요"
# doldol_print = doldol_alert.DoldolAlert(roomid=MY_WEBEX_ROOM_ID, webex_bot_token=MY_WEBEX_BOT_TOKEN)


# 이제 객체를 함수처럼 호출하여 메시지를 보낼 수 있습니다.
try:
    print("Webex로 알림을 보냅니다.")
    doldol_print("🚀 작업이 시작되었습니다.")

    # ... (여기에 원하는 작업을 수행하는 코드를 작성) ...
    result = 100 / 5
    doldol_print(f"✔️ 작업이 성공적으로 완료되었습니다. 결과: {result}")

except Exception as e:
    # 예외 발생 시 Webex로 에러 메시지 보내기
    doldol_print(f"🚨 에러가 발생했습니다: {e}")

```

## 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다. 자세한 내용은 `LICENSE` 파일을 참고하세요.
csv2json-mcp 0.1.4
一个基于 FastMCP 的 CSV 到 JSON 转换 MCP (Model Context Protocol) 服务器，提供高效的 CSV 数据转换服务
Requires Python: >=3.8

# CSV2JSON MCP 服务器

一个基于 FastMCP 的 CSV 到 JSON 转换 MCP (Model Context Protocol) 服务器，提供高效的 CSV 数据转换服务。

## 功能特性

- ✅ **CSV 文件信息获取** - 获取 CSV 文件大小、行列数、列名等基本信息
- ✅ **CSV 文件转 JSON 文件** - 将 CSV 文件转换为 JSON 文件格式
- ✅ **CSV 字符串转 JSON** - 将 CSV 格式的字符串转换为 JSON 数据
- 🚀 **高性能转换** - 基于 pandas 的高效数据处理
- 🔧 **灵活配置** - 支持多种分隔符、编码格式和 JSON 输出格式
- 📚 **MCP 协议** - 符合 Model Context Protocol 标准

## 快速开始

### 环境要求

- Python 3.11+


## MCP 服务器配置


### mcp server 配置

```json
 {
  "mcpServers": {
   "csv2json": {
      "command": "uvx",
      "args": ["csv2json-mcp"],
      "type": "stdio"
    } 
  }
}
```





### 可用工具

#### 1. get_csv_info

获取 CSV 文件的基本信息，用于辅助转换操作。

**参数：**
- `file_path` (str): CSV 文件路径

**返回值：**
```json
{
    "success": true,
    "file_info": {
        "file_size": 132,
        "row_count": 5,
        "column_count": 4,
        "columns": ["name", "age", "city", "score"],
        "sample_data": [/* 示例数据 */],
        "file_encoding": "utf-8",
        "detected_delimiter": ","
    },
    "message": "CSV 文件信息获取成功"
}
```

#### 2. convert_csv_file

将 CSV 文件转换为 JSON 文件。

**参数：**
- `file_path` (str): CSV 文件路径
- `output_file_path` (str, 可选): 输出 JSON 文件路径，默认为 CSV 文件同目录下的 `.json` 文件
- `delimiter` (str, 可选): CSV 分隔符，默认为 `,`
- `orient` (str, 可选): JSON 输出格式，默认为 `"records"`
- `encoding` (str, 可选): 文件编码，默认为 `"utf-8"`

**返回值：**
```json
{
    "success": true,
    "json_file_path": "path/to/output.json",
    "message": "转换成功"
}
```

#### 3. convert_csv_string

将 CSV 格式的字符串转换为 JSON 数据。

**参数：**
- `csv_content` (str): CSV 格式的字符串内容
- `delimiter` (str, 可选): CSV 分隔符，默认为 `,`
- `skip_rows` (int, 可选): 跳过的行数，默认为 0
- `header` (bool, 可选): 是否包含表头，默认为 true
- `orient` (str, 可选): JSON 输出格式，默认为 `"records"`
- `indent` (int, 可选): JSON 缩进，默认为 None

**返回值：**
```json
{
    "success": true,
    "json": [/* JSON 数据 */],
    "message": "CSV 字符串转换成功"
}
```

### JSON 输出格式

支持以下 JSON 输出格式：

- `"records"`: 每行作为一个字典对象的列表（默认）
- `"values"`: 仅包含值的二维数组
- `"index"`: 包含索引的字典
- `"table"`: 包含 schema 和数据的完整表格格式
- `"split"`: 分开存储列名和数据的格式


## 项目结构

```
csv2json-mcp/
├── csv2json_mcp/          # 核心包
│   ├── __init__.py        # 包初始化
│   ├── converter.py       # 转换器实现
│   └── server.py          # MCP 服务器
├── example/               # 示例文件
│   ├── example.csv        # 示例 CSV 文件
│   ├── example_client.py  # 客户端示例
│   └── example_output.json # 输出示例
├── pyproject.toml         # 项目配置
└── README.md             # 项目文档
```



## 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进项目。

## 联系方式

如有问题，请通过以下方式联系：
- 项目仓库：https://github.com/es3154/csv2json-mcp
- 邮箱：893928676@qq.com
tonl-converter 0.1.0
A Python library for converting to and from TONL (Token-Optimized Notation Language)
Requires Python: >=3.8
Keywords: tonl, converter, json, yaml, markdown, token-optimization

# TONL Converter

A Python library for converting to and from TONL (Token-Optimized Notation Language).

## Features

- Convert JSON, YAML, and Markdown tables to TONL.
- Convert TONL to JSON, YAML, and Markdown.
- CLI tool for easy file conversion.
- Token-optimized output format.

## Installation

```bash
pip install tonl-converter
```

## Usage

### CLI

```bash
# Convert JSON to TONL
tonl input.json output.tonl

# Convert TONL to JSON
tonl input.tonl output.json

# Convert to Markdown table
tonl data.tonl report.md
```

### Python API

```python
from tonl import load, dump, to_json, from_json

# Load TONL file
with open('data.tonl', 'r') as f:
    data = load(f)

# Convert to JSON
json_str = to_json(data)
```

## License

MIT