semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ai-native-core 0.0.6
A LLMOps Platform's native core
Requires Python: >=3.12

# 打包方式

## 1.先安装打包工具

```shell
pip install setuptools wheel twine
```

## 2.在项目根目录下执行打包

```shell
python setup.py sdist bdist_wheel
```

## 3.上传到正式Pypi源

```shell
twine upload dist/*
```

## 4.成功后即可在其他项目通过

```shell
pip install ai-native-core
```

## 5.如果需要把包安装到现有的环境中

```shell
pip install .
```
mathmind-mcp-server 0.1.18
MCP Server for interacting with Mathmind
Requires Python: >=3.13

# 一、简介：

MathMind MCP Server提供了一个基于MCP协议的一系列音视频创作与合成的工具服务。用户再任意支持MCP服务的工具中添加MathMind-MCP服务，即可实现通过自然语言描述场景和需求，工具即可自主调度MathMind的一系列工具，从而实现音视频多媒体内容的智能化生成。

# 二、核心工具
| 序号 | 工具中文名称 | 工具英文名称 | 工具介绍（中文） |
|----|--------------|--------------|------------------|
| 1  | 多张图片合成视频 | imgs2video | 将一张或多张图片合成一个视频，支持添加背景音乐、配音。 |
| 2  | 多个视频合成视频 | video2video | 将一个或多段视频素材合成一个视频，支持上传背景音乐（非必填）、配音（非必填）合成新的视频。支持单独上传首、尾视频，固定视频首尾。支持设置封面图、支持配音音量控制、支持背景音乐自定义音量。 |
| 3  | 视频文案提取 | video2txt | 实时提取视频中的文案，用户输入视频链接即可。建议上传5分钟以下的视频 |
| 4  | 视频字幕识别 | subtitleDynamic | 上传视频，即可识别字幕并输出最终带字幕的视频。字幕支持设置字体与位置等。支持传入text文本。 |
| 5  | 视频字幕识别任务查询 | taskFetch2 | 输入工具subtitleDynamic输出的traceId即可获得添加了字幕以后的视频地址 |
| 6  | 视频片段获取 | videoCutRandom | 输入视频链接，输入截取的起始和结束位置，即可截取视频片段 |
| 7  | 图生视频 | imageGenVideo | 上传图片，输入提示词，即可生成视频，模型为VIDU。<br>支持实时生成和异步生成。当异步生成，则需要调用查询工具：videoTaskFetch<br>实时直接生成URL；<br>异步先只给traceId，用户需要调用videoTaskFetch |
| 8  | 图生视频异步任务结果查询 | videoTaskFetch | 当图生视频工具imageGenVideo的任务是异步时，就需要调用该工具查询生成的视频结果。 |
| 9  | 图片画中画 | imgPip | 输入视频，为视频添加图片，如logo、视频提及内容等图片素材。<br>支持自定义素材的宽高、入场和出场的时间、动画以及显示的位置，非必填，取默认值。 |
| 10 | 画中画任务查询 | cutTaskFetch | 上述imgPip只会返回ReqId，此时需要使用任务查询工具主动查询结果 |


# 三、快速开始
## 获取apikey
在MathMind开放平台注册并获取apikey，[立即前往](https://admin.mathmind.cn/login?referralCode=REF22431068)

## SSE 调用方式

### Windsurf

前往 Windsurf > Settings > Cascade > Add Server > Add custom server 添加配置：


```
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-mathmind": {
      "url": "https://mcp.mathmind.cn/sse?x-api-key=<YOUR_API_KEY>"
    }
  }
}
```


### Cursor

前往 Cursor -> Preferences -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP Server 添加配置:

```
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-mathmind": {
      "url": "https://mcp.mathmind.cn/sse?x-api-key=<YOUR_API_KEY>"
    }
  }
}
```

### 通义灵码

前往 通义灵码 -> MCP工具 -> MCP服务 -> 通过配置文件添加新增MCP服务 -> lingma_mcp.json添加以下配置:

```
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-mathmind": {
      "url": "https://mcp.mathmind.cn/sse?x-api-key=<YOUR_API_KEY>"
    }
  }
}
```


# 其他

## 技术支持

邮件联系：ai@mathmind.cn

技术支持：

<img width="150" height="150" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/f53ed106-d378-4347-aa48-91c6968b0bfe" />


--- 
## 快捷入口
- 官网入口：https://mathmind.cn/
- 开放平台：https://admin.mathmind.cn/#/
- 插件市场：https://www.coze.cn/user/829510688450616
- 免费教程：https://mathmind.feishu.cn/wiki/OtIZwYuxbi1ErQkyovmc07HmnOh
- 付费空间：https://mathmind.feishu.cn/wiki/GvW8wyv2VithdnkNsVmcqhVNnYb
- B站视频讲解：https://space.bilibili.com/87911991/channel/seriesdetail?sid=4634704
- 帮助中心：https://mathmind.feishu.cn/docx/Q6eodjvPLoq7yDxZaHOcfnFrntg
- Coze折扣：https://mathmind.feishu.cn/wiki/D9qSwIoaEixfqmkDupuceF62nFg
kt3extract 0.0.1
Kill Team 3rd edition datacard extractor
Requires Python: >=3.13

# Kill Team datacard extractor <!-- omit in toc -->

[![License: GPLv3](https://img.shields.io/badge/license-GPLv3-red?style=flat-square)](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html)
[![Shop: Elecrow](https://img.shields.io/badge/shop-Elecrow-blue?style=flat-square)](https://www.elecrow.com/store/Binary-6)
[![Donations: Coffee](https://img.shields.io/badge/donations-Coffee-brown?style=flat-square)](https://github.com/Chrismettal#donations)
[![Version](https://img.shields.io/github/v/tag/chrismettal/kt3extract?label=version&style=flat-square)](https://https://github.com/Chrismettal/Kill-Team-datacard-extractor)

This is a script to extract Kill Team 3rd Edition datacards from the free rules PDFs published by Games Workshop.

The free PDFs always start with a few pages of unit rule datacards, followed by faction rule datacards. These are intended to be printed at home and cut out manually. This script automates the cutting part and outputs one image per card, or a stacked PDF with one page per card rotated to be oriented the same way.

**If you like my work please consider [supporting me](https://github.com/Chrismettal#donations)!**

## Table of contents <!-- omit in toc -->

- [Usage](#usage)
  - [Arguments](#arguments)
- [Todo](#todo)
- [Donations](#donations)
- [License](#license)

## Usage

- Go to [Warhammer-Community Kill Team downloads](https://www.warhammer-community.com/en-gb/downloads/kill-team/)
- Download the PDF for the Kill Team you want to play
- Take note of which pages have horizontally drawn datacards, and which pages have vertically drawn datacards.
  - (Unit cards are pasted as ~4 horizontal pages, while rule cards are pasted as ~6 vertical pages)
- Execute the script, making sure to set all required arguments

`kt3extract -h "1-3" -v "4-5" -o png -i /path/to/killteam.pdf`

### Arguments

All arguments are required.

- `-h` / `--horizontal`: Range of pages where horizontal datacards are situated. `-h "1-3"`
- `-v` / `--vertical`: Range of pages where vertical datacards are situated. `-h "4-5"`
- `-o` / `--output`: Format of output files. Allowed formats: `pdf`, `png`
- `-i` / `--input`: Path to your team's PDF file. `/path/to/killteam.pdf`

## Todo

- [x] Plausibility check input parameters, testing for range format
- [x] Plausibility check input path leads to a PDF
- [x] Read in PDF, splitting into two page stacks for horizontal and vertical pages
- [x] Cut and export each page stack
- [x] Export as stacked PDF
- [x] Add optional padding parameter
- [ ] Scale pages to be exactly 70mm x 120mm before padding
- [ ] Export as PNG

## Donations

**If you like my work please consider [supporting me](https://github.com/Chrismettal#donations)!**

## License

 <a rel="GPLlicense" href="https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html"><img alt="GPLv3" style="border-width:0" src="https://www.gnu.org/graphics/gplv3-or-later.png" /></a><br />This work is licensed under a <a rel="GPLlicense" href="https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html">GNU GPLv3 License</a>.
LLDT 0.0.7
The package will change the world of data transformation by utilizing/modifying the low-level stuff.
Requires Python: >=3.7
Keywords: python, data, transformation, cython

# LLDT

The package will change the world of data transformation by utilizing/modifying the low-level stuff.

Developed by Md Ashif Ali (c) 2025

## Features

- High-performance data transformation.
- Utilizes Cython for speed and efficiency.
- Modular design with separate functionalities for different tasks.

## Installation

You can install the package using `pip`:

```sh
pip install LLDT
```

```python
from LLDT.df_to_list_of_dictionary.df_to_list_of_dict import df_to_list_of_dictionary
from LLDT.df_to_string.df_to_string import df_to_string
from LLDT.string_to_df.string_to_df import string_to_df
import pandas as pd

sample_dataframe = pd.DataFrame({'col_1': [10, 12, 14], 'col_2': ['a', 'b', 'c']})
sample_string = 'col_1__=__10__$$__col_2__=__a__::__col_1__=__12__$$__col_2__=__b__::__col_1__=__14__$$__col_2__=__c__$$____::__'
output_list = df_to_list_of_dictionary(sample_dataframe)
output_string = df_to_string(sample_dataframe)
output_dataframe = string_to_df(sample_string)

```
ccui-web 0.1.2
Web UI for managing Claude Code env and MCP configs
Requires Python: >=3.9

# Claude Code 账号管理 Web UI（Flask）

一个轻量、便携的本地 Web UI，用于管理 Claude Code 使用账号（baseurl、apikey），并辅助 MCP 配置与版本维护。

## 功能
- 环境变量管理：将 `baseurl`/`apikey` 写入 `ANTHROPIC_BASE_URL` / `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`
  - 同时写入 `launchctl` 用户环境（macOS）与生成 `~/.claude-code-env`（`source` 即可生效）
- MCP 配置编辑：优先项目级 `./.claude/mcp.json`，否则用户级 `~/.claude/mcp.json`
  - 支持用 `${ANTHROPIC_*}` 在 MCP 配置中安全引用敏感信息
- 版本检测与安装升级：
  - 当前版本优先 `claude -v`
  - 最新版本来自 npm `@anthropic-ai/claude-code`（后台定时拉取并缓存）
  - 一键安装/升级 VSCode 扩展或 CLI
- ccui 一键启动脚本：`ccui` 会先加载 `~/.claude-code-env`，再执行 `claude`
  - 首页“安装 ccui”会自动写 PATH 到 `~/.zprofile`/`~/.zshrc` 并更新 `launchctl PATH`

## 快速开始
1) 准备 Python 3.9+
2) 可选：创建虚拟环境
```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```
3) 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```
4) 启动服务
```bash
python app.py
```
访问 `http://127.0.0.1:5000`。

## 使用提示
- 在页面中新增账号后，点击“设为默认（写入环境变量）”，会生成/更新 `~/.claude-code-env`
- 新开一个终端后，直接执行：
```bash
ccui -v
ccui chat
```
- MCP 配置编辑入口：页面“编辑 mcp.json”（路径优先级：项目级 → 用户级；亦可通过 `CLAUDE_MCP_CONFIG` 覆盖）

## 目录说明
- `app.py`：主应用（Flask + SQLite）
- `templates/`：前端模板
- `tests/`：pytest + Playwright 测试
- `requirements.txt`：依赖
- `~/.claude-code-env`：自动生成的环境变量文件
- `./.claude/mcp.json` 或 `~/.claude/mcp.json`：MCP 配置

## 测试
```bash
pytest -q
```
包含：
- 语义版本解析与比较
- 状态聚合（VSCode 扩展 / CLI）
- Playwright 功能测试（按钮显隐）

## 注意
- `accounts.db` 仅存储你在页面输入的账号列表，便于切换；敏感值在本机使用，生产环境建议改为加密存储
- 如需修改监听地址或端口，编辑 `app.py` 末尾 `app.run(host, port)` 或设置环境变量 `HOST`/`PORT`