semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mcp-server-gaokao 0.1.7
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Requires Python: >=3.13

# Gaokao MCP Server
这是一个 Model Context Protocol Server，使大语言模型能够获取关于中国高考的相关信息，从而为考生的志愿填报提供有力的帮助。

## 可用工具
- `query_major_info` - 查询某个专业的信息
    - `major_name` (字符串，必需): 专业名称
    - `major_level` (字符串，必需): 专业层次

- Pending ......

## 使用方式
该 Server 支持 Stdio、SSE、Streamble-Http 三种传输协议。
### 1. Stdio
#### uv (推荐)
当使用 [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) 时，无需特定安装。我们将使用 [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/guides/tools/) 直接运行mcp-server-gaokao。

```bash
uvx mcp-server-gaokao
```

可以参考下面的 JSON Configuration 将该 MCP Server 配置到 Claude.app、Vscode 等主流 MCP Host 中：
```json
{
  "mcpServers": {
    "gaokao": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-gaokao"]
    }
  }
}
```
#### pip
首先通过 pip 安装 `mcp-server-gaokao`到本地：

```bash
pip install mcp-server-gaokao
```

安装后，你可以作为脚本运行：

```bash
python -m mcp_server_gaokao
```

同样，可以参考下面的 JSON Configuration 将该 MCP Server 配置到 Claude.app、Vscode 等主流MCP Host中：
```json
{
  "mcpServers": {
    "gaokao": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_gaokao"]
    }
  }
}
```
### SSE
运行如下命令：
```bash
uvx mcp-server-gaokao --transport sse --port 8000
# 或者
pip install mcp-server-gaokao
python -m mcp_server_gaokao --transport sse --port 8000
```
得到URL: http://127.0.0.1:8000
然后将 http://127.0.0.1:8000/sse 配置到 Claude.app、Vscode 等主流 MCP Host 中。

### Streamble-Http
运行如下命令：
```bash
uvx mcp-server-gaokao --transport streamable-http --port 8000 --json_response
# json_response: Enable JSON responses instead of SSE streams.
# 或者
pip install mcp-server-gaokao
python -m mcp_server_gaokao --transport streamable-http --port 8000 --json_response
```
得到URL: http://127.0.0.1:8000
然后将 http://127.0.0.1:8000/mcp 配置到 Claude.app、Vscode 等主流 MCP Host 中。

## 其他参数
### 返回格式
工具运行结果的返回格式支持 JSON 和 Markdown。默认情况下，Server 返回 JSON 格式的数据。你可以通过设置 `--return_format` 参数来指定返回 Markdown 格式：
```bash
# 使用uv
uvx mcp-server-gaokao --return_format markdown
# 使用pip
python -m mcp_server_gaokao --return_format markdown
```

## 使用示例
### query_major_info
```
User：请查一下计算机科学与技术专业的详细信息
```
大语言模型选择该工具，该工具执行完成后返回专业信息：
- 基本信息（类别、代码、男女比例、修业年限等）
- 就业情况（就业率、薪酬水平、行业分布等）

**注意事项:**
- 请使用标准的专业名称，避免使用简称
- 如果简称对应多个专业（如"自动化"），大语言模型或许会要求你确认具体专业
- 支持本科和专科两个层次的专业查询，不指定的情况下，大语言模型大概率会针对本科层次进行查询

## 调试
你可以使用[`MCP Inspector`](https://github.com/modelcontextprotocol/inspector)来调试此Server：

```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector
```

## 数据来源
本项目的专业信息来源于网络公共数据，仅供学习和研究使用。

## License
mcp-server-gaokao 采用 MIT 许可证。这意味着你可以自由使用、修改和分发该软件，但需遵守 MIT 许可证的条款和条件。有关更多详细信息，请参见项目存储库中的 LICENSE 文件。
surframe 0.1.5
SURFRAME toolkit & SURX container (semantic container with pruning, indexes & snapshots)
Requires Python: >=3.10

﻿# SURFRAME (SUR = Semantic Unified Record)

Formato de datos + toolkit para reemplazar CSV/JSONL con tipado fuerte, Indices y linaje.

## MVP (paso actual)
- Estructura de repo creada.
- Nucleo operativo: `write/read` con particionado por `country`, IÂ­ndices `minmax`/`bloom`, `plan`, `inspect`, `validate`, `reindex`, `optimize`, `stats`, `advise`.
- CLI `surx` incluida.

## InstalaciÃ³n (editable)
```bash
pip install -e .
surx --help

Ver guÃ­a de uso: [docs/usage.md](docs/usage.md)

## SURFRAME PRO
Guía maestra (sin código): [docs/PRO.md](docs/PRO.md)


## SURFRAME PRO
Guía maestra (sin código): [docs/PRO.md](docs/PRO.md)




Ver guía PRO: [docs/pro/ucodec_lakehouse_doc_maestro.md](docs/pro/ucodec_lakehouse_doc_maestro.md)
osc-llm 0.2.5
轻量级大模型推理工具,专注于模型推理延迟,注重框架易用性和可拓展性。
Requires Python: >=3.10

# OSC-LLM

A lightweight LLM inference toolkit focused on minimizing inference latency.

[Chinese README](./readme-zh.md)

## Features

- **CUDA Graph**: Compilation optimizations that reduce inference latency
- **PagedAttention**: Efficient KV-cache management enabling long-sequence inference
- **Continuous batching**: Supports dynamic batch inference optimization

## Installation

- Install the [latest PyTorch](https://pytorch.org/)
- Install [flash-attn](https://github.com/Dao-AILab/flash-attention): recommended to use the official prebuilt wheel to avoid build issues
- Install osc-llm
```bash
pip install osc-llm --upgrade
```

## Quick Start


### Basic Usage

```python
from osc_llm import LLM, SamplingParams

# Initialize the model
llm = LLM("checkpoints/Qwen/Qwen3-0.6B", gpu_memory_utilization=0.5, device="cuda:0")

# Chat
messages = [
    {"role": "user", "content": "Hello! What's your name?"}
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.5, top_p=0.95, top_k=40)
result = llm.chat(messages=messages, sampling_params=sampling_params, enable_thinking=True, stream=False)
print(result)

# Streaming generation
for token in llm.chat(messages=messages, sampling_params=sampling_params, enable_thinking=True, stream=True):
    print(token, end="", flush=True)
```

## Supported Models

- Qwen3ForCausalLM
- Qwen2ForCausalLM