semvec/pypi-packages huggingface dataset:
vinehoo-vector-products-search-mcp 0.1.6
VikingDB Multi-modal Search MCP Server using FastMCP
Requires Python: >=3.10
Keywords: mcp, vector-search, vikingdb, vinehoo, volcengine

# VikingDB Multi-modal Search MCP Server

这是一个使用 Python FastMCP 框架开发的 MCP Server，用于在火山引擎 VikingDB 向量数据库中进行多模态检索。

## 功能介绍

提供 `search_multi_modal` 工具，支持：
- 文本搜索
- 图片搜索 (TOS 或 HTTP 链接)
- 视频搜索 (TOS 或 HTTP 链接)
- 多模态组合搜索

## 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 配置

复制 `.env.example` 为 `.env` 并填入您的火山引擎凭证：

```bash
cp .env.example .env
```

并在 `.env` 中设置以下变量：
- `VOLC_AK`: 火山引擎 Access Key
- `VOLC_SK`: 火山引擎 Secret Key
- `VIKINGDB_HOST`: VikingDB 域名 (默认: api-vikingdb.vikingdb.cn-beijing.volces.com)
- `VIKINGDB_REGION`: 区域 (默认: cn-beijing)

## 运行

```bash
python server.py
```

## MCP 工具说明

### `search_multi_modal`

参数：
- `collection_name` (str): 集合名称
- `index_name` (str): 索引名称
- `text` (str, 可选): 检索文本
- `image` (str, 可选): 图片链接
- `video_url` (str, 可选): 视频链接
- `video_fps` (float, 可选): 视频采样频率
- `need_instruction` (bool): 是否启用 Instruction (默认为 True)
- `output_fields` (list, 可选): 返回字段列表
- `limit` (int): 返回结果数量 (默认 10)

## 发布到 PyPI

如果您希望将此项目发布到 PyPI，可以使用我们提供的自动化脚本：

1. **安装必要工具**（仅需一次）：
   ```bash
   pip install build twine
   ```

2. **运行发布脚本**：
   ```bash
   ./publish.sh
   ```

   该脚本会自动执行以下步骤：
   - 检查当前版本并**建议/手动确认**新版本。
   - 自动更新 `pyproject.toml`。
   - 清理旧的构建文件。
   - 构建新的分发包。
   - 调用 `twine` 上传至 PyPI。

   > **注意**：在上传时，您需要输入 PyPI 的 API Token。建议提前在 `~/.pypirc` 中配置好 Token 以实现完全自动化。

## 本地开发安装

可以使用开发模式安装，以便直接运行命令：

```bash
pip install -e .
vinehoo-search
```
ben-music-mcp 0.1.22
本的乐mcp服务
Requires Python: >=3.12

# ben-music-mcp

本产品是一套面向开发者和智能体的音乐信息服务工具，专注于高效、专业的音乐数据获取与个性化推荐。所有接口均采用标准 JSON 格式，便于自动化集成与二次开发。

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## 产品功能概览

### 歌曲与歌手信息
- **歌曲检索**：支持通过关键词精准获取歌曲详情，包括名称、艺人、专辑等核心信息。
- **歌词查询**：一键获取任意歌曲的完整歌词文本。
- **歌手检索与详情**：快速定位歌手并获取其详细资料及代表作品。
- **热门歌曲榜单**：自动获取歌手最受欢迎的曲目列表。

### 音乐播放与评论
- **在线试听链接**：根据需求获取不同音质等级的音乐播放地址。
- **热门评论提取**：智能筛选并返回歌曲的高质量评论，便于用户快速了解口碑。
- **相似歌曲推荐**：基于音乐特征，智能推荐与目标歌曲风格相近的作品。

### 歌单与榜单服务
- **歌单详情查询**：支持按歌单编号获取完整歌单信息，涵盖曲目、封面、创建者等。
- **排行榜检索**：覆盖主流及特色音乐榜单，助力发现最新流行趋势。
- **用户歌单获取**：根据用户昵称，自动获取其公开歌单列表。

### 曲风与标签体系
- **曲风分类查询**：支持按风格名称获取对应曲风下的热门歌曲。
- **风格列表获取**：一键获取所有可选音乐风格，便于个性化筛选。
- **榜单名称获取**：快速获取所有可用排行榜名称，提升榜单检索效率。

### 用户与客户端服务
- **用户身份查询**：通过昵称获取用户唯一标识，便于个性化服务。
- **本地客户端启动**：支持远程启动本地网易云音乐客户端，提升桌面体验。

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## 接口返回格式
所有接口均返回标准结构，便于前后端集成：

```json
{
	"code": 200,        // 状态码，200 表示成功
	"msg": "success",   // 状态信息
	"data": {...}       // 具体数据内容
}
```

---

## 技术与环境要求
- Python 3.8 及以上
- requests
- fastmcp

## 运行

进入src，然后
```bash
python -m ben_music_mcp --transport streamable-http
```
这里就会运行__main__.py中的逻辑
antid 0.1.1
Helper functions for antibody design.
Requires Python: >=3.12
Keywords: antibody, design, bioinformatics, protein, structure, sequence

# *Anti*body*D*esign

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/antid.svg)](https://badge.fury.io/py/antid)

A Python package containing helper functions for antibody design.

## Installation

Install `antid` from PyPI. It is recommended to use a virtual environment.

With `uv`:

```bash
uv pip install antid
```

With `pip`:

```bash
pip install antid
```

## Usage

> TODO

## Development

To set up a development environment, clone the repository and use `uv` to create a virtual environment and install the dependencies.

```bash
# Clone the repository
git clone https://github.com/y1zhou/antid.git
cd antid

# Create and activate a virtual environment
uv venv antid
source .venv/bin/activate

# Install the package in editable mode with development dependencies
uv pip install -e .[dev]
```

## License

This project is licensed under the Apache License 2.0.