semvec/pypi-packages huggingface dataset:
yags 0.0.1
An CLI tool to simplify squashing git commits.
Requires Python: >=3.9

![License: Apache 2.0](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)
![100% Local](https://img.shields.io/badge/privacy-100%25%20local-brightgreen)
![Security Policy](https://img.shields.io/badge/security-policy-brightgreen)

# YAGS - Yet Another Git Squasher

Interactive tool for squashing Git commits with visual browsing and undo functionality.

<div align="center">
   <img src="assets/demo.gif" alt="demo" width="600">
</div>

## Installation

```bash
git clone https://github.com/duriantaco/yags.git
cd yags
pip install -e .
```

## Usage

```bash
yags
yags --commits 3        # squash last 3 commits  
yags --dry-run          # show what would happen
yags --undo             # undo last squash
yags --limit 50         # show up to 50 commits
```

## Options

1. **Squash since main branch** - Auto finds merge base
2. **Squash last N commits** - Enter number of commits
3. **Browse and pick visually** - Navigate with `n`/`p`, inspect with `i <num>`

## Quick start

You can run `yags` and select whichever options suit you the best. We will show you 

## Safety

- Auto backup branches before squashing
- `yags --undo`
yooztech-mcp-mysql 0.1.2
MCP server for MySQL (read-only, database-scoped)
Requires Python: >=3.10

## yooztech_mcp_mysql —— 基于 MCP 的 MySQL 工具（只读、安全、支持库推断）

该 MCP 服务器在 MCP 客户端中提供安全的 MySQL 读取能力：
- `list_databases()`：列出当前账号可访问的非系统库
- `infer_database(project_root=None, include_evidence=false)`：根据项目内容推断库名（默认仅返回 `{ db }`，可选返回最小化证据统计，不含文件路径/内容）
- `list_tables(db=None)`：列出库内表（未传 `db` 时使用已推断库或自动选择）
- `get_table_schema(table, db=None)`：获取表结构（列定义、主键、索引、表注释）
- `select_rows(table, db=None, columns=None, where=None, order_by=None, limit=100)`：从库表安全查询

### 安全设计
- 表/列白名单：从 `information_schema` 动态获取并校验
- 参数化查询：拒绝拼接与多语句
- 限流：默认 `LIMIT 100`，最大 `LIMIT 1000`
- 隐私：推断时不回传文件路径/内容；如需证据仅返回脱敏统计

### 在 Cursor 中配置
在 Cursor 的设置中添加 MCP Server，示例（仅示意，不包含本地路径）：

```json
{
  "mcpServers": {
    "yooztech_mcp_mysql": {
      "command": "yooztech_mcp_mysql",
      "args": [],
      "env": {
        "DB_HOST": "127.0.0.1",
        "DB_PORT": "3306",
        "DB_USER": "mcp_tool",
        "DB_PASS": "<your-strong-pass>"
      }
    }
  }
}
```

说明：
- 以上配置假设你已通过包管理器安装本工具（例如 `pip install yooztech_mcp_mysql`），从而可直接使用控制台脚本 `yooztech_mcp_mysql`。
- 若使用其他运行方式（如 uvx/容器），仅需将 `command` 与 `args` 改为相应启动方式即可，但不要在 README 中暴露你的本地路径。

### 使用 uvx 方式（推荐，免安装）
如希望在不全局安装包的情况下运行，可在 Cursor 中使用 `uvx`：

```json
{
  "mcpServers": {
    "yooztech_mcp_mysql": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yooztech_mcp_mysql"],
      "env": {
        "DB_HOST": "127.0.0.1",
        "DB_PORT": "3306",
        "DB_USER": "mcp_tool",
        "DB_PASS": "<your-strong-pass>"
      }
    }
  }
}
```

提示：确保系统已安装 `uv`/`uvx`。企业私有镜像可通过 `UV_INDEX`/`--index-url` 进行加速配置。

### 环境变量
- `DB_HOST`：数据库地址
- `DB_PORT`：数据库端口
- `DB_USER`：数据库只读账号（最小权限）
- `DB_PASS`：数据库密码

推荐在数据库中为该工具创建最小权限账号（示例）：

```sql
CREATE USER 'mcp_tool'@'10.0.%' IDENTIFIED BY '<your-strong-pass>';
GRANT SELECT ON *.* TO 'mcp_tool'@'10.0.%';
FLUSH PRIVILEGES;
```

如需进一步收紧权限，可按库或表粒度授予 `SELECT`。

### 使用建议（在 MCP 客户端中调用）
- 先调用 `list_databases` 查看可访问库
- 再调用 `infer_database` 自动推断当前项目使用的库（默认仅返回 `{ db }`）
- 随后调用 `list_tables` / `select_rows`（不传 `db` 时将使用推断库；如有歧义请显式传入 `db`）

### 版本与许可证
- 版本遵循语义化版本（SemVer）
- 许可证：MIT（详见包内 LICENSE）
py-xh-custapp-xethhung12 1.4.8
Custom App Environment
Requires Python: >=3.11

# PyXHCustApp

A library provide functionality process chia plot log.

# Installation

```python_script
pip install py-xh-custapp-xethhung12
```

# Demo

```python
from py_xh_custapp_xethhung12 import CustApp, Entry, Profile, Platform

# create app
CustApp.appDefault("abc_app")

# check if proxy is set for the app
print(app.has_proxy())

# set a entry of key `xxx` with vaule `yyy`
app.set_kv(Entry.simple('xxx'), "yyy")

# get the value of configuration entry
print(app.get_kv(Entry.simple('xxx')))

# remove the configuration entry
app.rm_kv(Entry.simple('xxx'))

# check if configuration entry exists
print(app.has_kv(Entry.simple('xxx')))

# create a entry with profile (some kind grouping of configuration)
entry = Entry.with_profile("key", "profile_name")

# print the app home directory
print(app.home)
```

```shell script
# `python -m py_xh_custapp_xethhung12` can be replace by `pyXhCustapp` as short cut script

pyXhCustapp apps #Show all apps found in the directory

pyXhCustapp app --name {app name} list #Show all all
pyXhCustapp app --name {app name} exist {key} #return true if {key} exists
pyXhCustapp app --name {app name} value {key} #return value of {key} or None
pyXhCustapp app --name {app name} set {key} {value} #set {value} to {key}
pyXhCustapp app --name {app name} remove {key} #remove {key}
```
zipcode-decoder-mcp 0.1.3
A Model Control Protocol (MCP) server that provides US zipcode lookup functionality. It can be used to decode zipcodes into city and state information.
Requires Python: >=3.13

# Zipcode Decoder MCP

A Model Control Protocol (MCP) server that provides US zipcode lookup functionality. This server allows AI assistants to retrieve city and state information from US zipcodes using the Ziptastic API.

## Features

- **Zipcode Lookup**: Convert US zipcodes to city and state information
- **MCP Integration**: Built using the FastMCP framework for easy integration with MCP-compatible clients
- **Error Handling**: Robust error handling for network issues and invalid responses
- **Lightweight**: Simple, focused implementation with minimal dependencies

## MCP server configuration
```json
{
    "mcpServers": {
    	"zipcode-decoder-mcp": {
      		"type": "stdio",
      		"command": "uvx",
      		"args": [
        		"zipcode-decoder-mcp"
      		]
    	}
    }
}
```

## Example

User prompt: Which city does zipcode 31999 belong to?

Expected answer: Columbus, GA
fasr 0.3.6
FASR: Fast Automatic Speech Recognition
Requires Python: <3.13,>=3.10

# 🪐 项目: fasr

Fast Auto Speech Recognition

## 📋 简介

    fasr是一款快速且易于使用的python库，它源于FunASR，专注于推理性能，目标是成为一个工业级别的python语音识别推理库。

## 📋 安装

fasr可以通过直接通过pip安装，但是如果需要使用gpu，需要手动安装pytorch和onnxruntime-gpu
- 安装pytorch： 通过[官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)安装对应cuda版本
- 安装onnxruntime-gpu: 通过[官网](https://onnxruntime.ai/docs/install/)安装对应cuda版本
- 安装fasr
```bash
pip install fasr --upgrade
```



## 📋 使用

- 下载模型
```bash
fasr prepare online # 实时语音识别模型
fasr prepare offline # 离线语音识别模型
```
- 构建离线语音识别pipeline
```python
from fasr import AudioPipeline

# 语音识别pipeline: 端点检测->语音识别->添加标点
asr = AudioPipeline().add_pipe('detector').add_pipe('recognizer').add_pipe('sentencizer')

# 运行pipeline并获取文本
url = "https://xxxxx.mp3"
audio = asr(url)
for channel in audio.channels:
    print(channel.text)

# 批次处理
urls = get_urls()
audios = asr.run(urls)
# 获取文本
for audio in audios:
    for channel in audio.channels:
        print(channel.text)

```

- 构建实时语音识别pipeline
```python
from fasr import AudioPipeline, Audio
asr = AudioPipeline().add_pipe("online_detector").add_pipe("online_recognizer")

# 模拟流式接收音频流
waveform, sample_rate, is_last = get_waveform_from_stream()
audio_chunk = Audio().append_channel()
audio_chunk.is_last = ia_last
audio_chunk.channels[0].waveform = waveform
audio_chunk.channels[0].sample_rate = sample_rate
for token in asr(audio_chunk).channels[0].stream:
    print(token.text)
# 清除cache，恢复组件初始状态
asr.get_pipe("online_recognizer").component.reset()
asr.get_pipe("online_detector").component.reset()

```


## 📋 性能对比

###  双通道音频

**vad->asr->punc**


测试结果

cpu: Intel(R) Xeon(R) Silver 4210 CPU @ 2.20GHz (wpai cpu 2核)

gpu: rtx6000 （wpai vgpu 20）

| 框架 | 耗时 | 推理速度 | 加速比 |
|:----|:----|:----|----:|
|funasr|368.8s|46.34| 1.0|
|fasr|153.92s|111.03| 2.4|


###  vad


测试结果

cpu: Intel(R) Xeon(R) Silver 4210 CPU @ 2.20GHz (wpai cpu 2核)

gpu: rtx6000 （wpai vgpu 20）

| 框架 | 耗时 | 推理速度 | 加速比 |
|:----|:----|:----|----:|
|funasr|219.8s|77.75| 1.0|
|fasr|86.32s|197.98| 2.55|


## 单通道音频

###  pipeline

**vad->asr->punc**


测试结果

cpu: Intel(R) Xeon(R) Silver 4210 CPU @ 2.20GHz (wpai cpu 2核)

gpu: rtx6000 （wpai vgpu 20）

| 框架 | 耗时 | 推理速度 | 加速比 |
|:----|:----|:----|----:|
|funasr|123.8s|22.05| 1.0|
|fasr|59.04s|46.24| 2.1|


###  vad


测试结果

cpu: Intel(R) Xeon(R) Silver 4210 CPU @ 2.20GHz (wpai cpu 2核)

gpu: rtx6000 （wpai vgpu 20）

| 框架 | 耗时 | 推理速度 | 加速比 |
|:----|:----|:----|----:|
|funasr|59.26s|46.07| 1.0|
|fasr|36.84s|74.1| 1.61|


## AISHELL

###  pipeline

**vad->asr->punc**

测试结果

cpu: Intel(R) Xeon(R) Silver 4210 CPU @ 2.20GHz (wpai cpu 2核)

gpu: rtx6000 （wpai vgpu 20）

| 框架 | 耗时 | 推理速度 | 加速比 |
|:----|:----|:----|----:|
|funasr|123.8s|18.65| 1.0|
|fasr|59.04s|32.71| 1.8|
webwidgets 1.1.1
A Python package for designing web UIs.
Requires Python: >=3.9
Keywords: design, webui

# WebWidgets

![CI Status](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/mlaasri/WebWidgets/ci-full.yml?branch=main)

A Python package for creating web UIs

## Installation

You can install **WebWidgets** with `pip`. To install the latest stable version, run:

```bash
pip install webwidgets
```

## Usage

**WebWidgets** allows you to create custom widgets and build websites with them. For example:

```python
import webwidgets as ww
from webwidgets.compilation.html import HTMLNode, RawText

# A <div> element
class Div(HTMLNode):
    pass

# A simple text widget
class Text(ww.Widget):
    def build(self):
        return Div([RawText("Hello, World!")])

# A website with one page containing a Text widget
page = ww.Page([Text()])
website = ww.Website([page])

# Compile the website into HTML code
compiled = website.compile()
print(compiled.html_content[0])
```

Prints the following result:

```console
<!DOCTYPE html>
<html>
    <head></head>
    <body>
        <div>
            Hello, World!
        </div>
    </body>
</html>
```
pymx 1.4.1
A mendix extension library implement mcp server.
Requires Python: >=3.11

# Mendix Python 扩展

本项目为 Mendix Studio Pro 提供 Python 扩展，允许开发者通过 Python 脚本与 IDE 进行交互。它实现了 MCP 服务器，用于与 Mendix Studio Pro 扩展 API 进行通信。
![扫码参与讨论](wechat.jpg)

## 功能特性

- 读取和修改 Mendix Studio Pro 中的文档内容
- 通过事件驱动架构监听文档变更
- 使用 Python 扩展 Mendix Studio Pro 功能
- 基于 MCP (Modular Command Protocol) 的通信机制

## 安装

1. 从 Mendix 市场安装 [extension mcp server](https://marketplace.mendix.com/link/component/244441)
2. 【可选，如果你需要开发验证】从 Mendix 市场安装 [StudioPro Python Extension](https://marketplace.mendix.com/link/component/244625)
3. 安装所需的 Python 包：
   ```bash
   pip install pymx
   ```

## 开发

开发环境搭建请参考 [DEVELOPMENT.md](DEVELOPMENT.md)：

1. 安装 Python 3.11 或更高版本，正常会自动检测，也可以用环境变量`PYTHONNET_PYDLL`来手动指定
2. 安装所需依赖：
   ```bash
   pip install -e .
   ```
3. 如需开发环境，还需安装开发依赖：
   ```bash
   pip install -e ".[dev]"
   ```

## troubleshooting

Help->Open Log File Directory-> log.txt
复制内容发给开发者定位问题

### 项目结构

```
pymx/
├── context.py              # 全局上下文访问
├── document.py             # 文档对象模型，用于内容读写和监听
├── ide/                    # IDE 交互核心逻辑
├── mcp/                    # MCP 服务器实现
│   ├── main.py             # C# 调用的主入口点
│   ├── server.py           # 核心服务器设置和运行逻辑
│   ├── mendix_context.py   # 存储从 C# 传入的全局 Mendix 服务对象
│   ├── tool_registry.py    # 共享的 MCP 实例和工具注册逻辑
│   └── tools/              # 单个工具实现
│       ├── __init__.py     # 工具的自动发现和注册
│       └── *.py            # 单个工具文件 (例如 mendix_constant.py)
└── model/                  # 数据模型和业务逻辑
```

## 使用方法

详细使用说明请参阅以下资源：

### 资源

- [YouTube 教程](https://www.youtube.com/watch?v=JHl0or4aRYU)
- [哔哩哔哩教程](https://www.bilibili.com/video/BV1GNtJzfE3W)

### 操作过程

- 打开项目(需要开启扩展--enable-extension-development)

```powershell
&"D:\Program Files\Mendix\10.24.1.74050\modeler\studiopro.exe" --enable-extension-development "D:\Users\Wengao.Liu\Mendix\App\App.mpr"
```

- 安装 python 3.11 或更高版本
- 安装依赖包 pip install pymx
- 安装 extension mcp server 扩展
- 启动 MCP 服务
- 配置 vscode mcp
- 使用

## 添加新工具

向 MCP 服务器添加新工具：

1. 在 `pymx/mcp/tools/` 目录下创建新的 Python 文件 (例如 `mendix_yourtool.py`)
2. 导入共享的 MCP 实例：
   ```python
   from ..tool_registry import mcp
   ```
3. 使用 `@mcp.tool()` 装饰器定义工具函数：
   ```python
   @mcp.tool(name="your_tool_name", description="工具描述")
   async def your_tool_function(parameters):
       # 工具实现
       return result
   ```
4. 工具将在服务器启动时自动发现和注册。

## 文档

使用 [kb.md](kb.md) 作为知识库进行开发。

Agent prompt: '用工具创建模型'

## 贡献

请阅读 [DEVELOPMENT.md](DEVELOPMENT.md) 了解我们的行为准则和提交拉取请求的流程。

## 许可证

该项目基于 MIT 许可证授权 - 有关详细信息，请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
ai-git-utils 0.4.1
AI git utils is an intelligent Git commit assistant that leverages AI to enhance your Git workflow.
Requires Python: >=3.11
Keywords: ai, aigit, git

# AI Git Utils: 智能 Git Commit 助手 🚀

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/ai-git-utils.svg)](https://badge.fury.io/py/ai-git-utils)

**AI Git Utils** 是一个利用 AI 技术增强您 Git 工作流程的智能化工具。它能够根据您的代码变更自动生成规范、清晰且富有表现力的 Commit Message，并智能推荐相关的 Emoji，显著提升版本控制的效率和体验。

![screen](https://raw.githubusercontent.com/twn39/aigit/main/screen.png)

---

## ✨ 核心特性

- **🤖 AI 驱动的 Commit Message 生成:** 基于代码 `diff`，智能生成符合 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) 规范的提交信息（包含 `type`, `scope`, `subject`, `body`）。
- **✍️ 交互式编辑:** 在 AI 生成建议后，提供便捷的交互式编辑界面，允许您轻松修改和确认最终的 Commit Message。
- **😄 智能 Emoji 选择:** 根据 Commit 类型自动推荐合适的 Emoji，让您的提交记录更生动、直观。
- **🔌 多模型支持与灵活配置:**
  - 支持接入多种兼容 OpenAI API 标准的大语言模型 (LLM)。
  - 通过简单的命令行指令即可添加、删除、切换和管理不同的 AI 模型配置。
- **📜 增强的 Git Log:** 使用 `aigit log` 命令，以美观的表格形式展示提交历史，支持限制数量和时间范围过滤。

---

## 🛠️ 安装

确保您已安装 Python 3.8+。然后通过 pip 安装：

```bash
pip install ai-git-utils
```

---

## ⚙️ 配置 AI 模型

在使用 `aigit commit` 功能前，您需要至少配置一个 AI 模型。

1. **添加模型配置:**
    运行 `aigit model add` 并根据提示输入模型信息：

    ```bash
    aigit model add
    # Name: my-gpt4o  (自定义模型名称)
    # Model: gpt-4o  (模型 ID)
    # Base Url: https://api.openai.com/v1 (模型服务 API 地址)
    # Temperature: 0.7 (模型温度参数)
    # Api Key: sk-xxxx (您的 API 密钥)
    ```

    添加的第一个模型会自动设为当前激活模型。

2. **管理模型:**
    - 列出所有已配置模型: `aigit model list`
    - 查看当前激活模型的详细配置: `aigit model show`
    - 激活其他已配置模型: `aigit model active` (根据提示输入名称)
    - 删除指定模型配置: `aigit model remove` (根据提示输入名称)

---

## 🚀 使用指南

### 1. 生成 AI Commit Message (核心功能)

在您的 Git 仓库中，当您有暂存的更改 (staged changes) 时，运行：

```bash
# 默认使用英文生成
aigit commit

# 指定使用中文生成
aigit commit --lang Chinese

# 只针对特定文件的更改生成 commit message
aigit commit --file path/to/your/file.py
```

## 🤝 贡献

欢迎各种形式的贡献！如果您有任何建议、发现 Bug 或想改进功能，请随时：

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交您的更改 (`aigit commit` 😉)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 提交 Pull Request