semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mcp-server-vefaas-function 0.0.7
MCP server for managing veFaaS (Volc Engine Function as a Service) functions
Requires Python: >=3.12

# veFaaS MCP Server

veFaaS MCP Server 提供创建、更新、发布 veFaaS 函数以及管理应用的自动化能力，用于快速对接 veFaaS 服务。

## 安装与快速开始

推荐使用 `uvx` 在本地快速拉起服务，请将 VOLCENGINE_ACCESS_KEY 和 VOLCENGINE_SECRET_KEY 内容替换为您账号的 AK/SK。

```json
{
  "mcpServers": {
    "vefaas": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/volcengine/mcp-server#subdirectory=server/mcp_server_vefaas_function",
        "mcp-server-vefaas-function"
      ],
      "env": {
        "VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "xxx",
        "VOLCENGINE_SECRET_KEY": "xxx"
      }
    }
  }
}
```
如果 github 访问有问题，也可以用 pypi 源
```json
{
  "mcpServers": {
    "vefaas": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-vefaas-function@latest"
      ],
      "env": {
        "VOLC_ACCESSKEY": "xxx",
        "VOLC_SECRETKEY": "xxx"
      }
    }
  }
}
```


## 前置条件与注意事项

- 凭证管理：AK/SK 为账号敏感信息，请妥善保管，避免泄露。
- 服务开通：生成公网访问链接依赖 API 网关等前置资源，使用前请确认账号已在控制台开通相关服务。
- 代码包与运行时：编译型语言需先在本地生成 Linux 可执行文件；解释型语言需提供启动脚本和依赖声明文件（`requirements.txt` / `package.json`）以便平台自动安装依赖。
- 模型与 Agent 效果：MCP 的执行效果受所选模型和 Agent 策略影响，若结果不理想，可补充上下文、调整提示词或切换模型/Agent。

## 能力概览

- 函数生命周期：创建、更新、发布、删除 veFaaS 函数，支持本地代码包、TOS 制品或镜像等多种来源。
- 代码与依赖：上传代码、触发依赖安装任务、轮询安装状态，并可下载线上代码。
- 运行时与配置：管理命令、环境变量、VPC 配置等基础属性。
- 应用与访问：查询可用的 API 网关资源，创建并发布 veFaaS 应用，检索模板信息。

## 支持的运行时

- `native-python3.12/v1`
- `native-node20/v1`
- `native/v1`

以上运行时均为原生环境，仅提供解释器/运行时，不包含额外框架或工具。

## 官方资源

- veFaaS 控制台：<https://console.volcengine.com/vefaas>
- veFaaS MCP 操作文档：<https://www.volcengine.com/docs/6662/1852853#VCm9Uhw2>

## License

volcengine/mcp-server is licensed under the MIT License.
mcp-server-stock-hedge 0.1.1
A BSM-based stock and futures hedge ratio calculator for MCP.
Requires Python: >=3.10

# mcp-server-stock-hedge

一个基于 **Model Context Protocol (MCP)** 的金融量化工具包，专门用于计算 **Black-Scholes-Merton (BSM)** 模型下的期权 Delta 及其对应的股票与期货对冲配比。

---

## 🌟 功能特性

* **BSM 定价引擎**：精确计算欧式期权的理论 Delta 值。
* **对冲比例建议**：直接输出为实现 Delta 中性所需的标的资产（股票或期货）操作数量。
* **灵活参数**：支持自定义执行价、到期时间、波动率、无风险利率及合约乘数。
* **AI 友好**：深度优化了工具描述，方便大模型（如 Claude, GPT）进行函数调用（Tool Calling）。

---

## 🛠 技术原理

工具核心使用 BSM 模型计算 Delta ($\Delta$)：

$$d_1 = \frac{\ln(S/K) + (r + \sigma^2/2)T}{\sigma\sqrt{T}}$$

对于看涨期权（Call）：
$$\Delta = N(d_1)$$

对于看跌期权（Put）：
$$\Delta = N(d_1) - 1$$

对冲比例依据 $\Delta$ 与合约乘数（Contract Size）动态生成。

---

## 🚀 安装与准备

本工具推荐使用 [uv](https://astral.sh/uv) 进行管理。

### 1. 环境要求
* Python 3.10+
* 安装 `uv`:
    ```bash
    curl -LsSf [https://astral.sh/uv/install.sh](https://astral.sh/uv/install.sh) | sh
    ```

### 2. 本地测试
在发布到 PyPI 前，你可以在本地运行以下命令验证：
```bash
uvx --from . mcp-server-stock-hedge