semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ghmsi-text-select 0.0.7
Returns the text that you select in a textbox
Requires Python: >=3.7

# streamlit-custom-component

Streamlit component that allows you to do X

## Installation instructions

```sh
pip install streamlit-custom-component
```

## Usage instructions

```python
import streamlit as st

from my_component import my_component

value = my_component()

st.write(value)
```
rubric-mcp-server 0.2.3
학생 과제 루브릭 생성 및 피드백을 제공하는 MCP 서버
Requires Python: >=3.11

# 📘 Rubric MCP Server

학생 과제 루브릭을 자동 생성하고 피드백을 제공하는 **Model Context Protocol (MCP) 서버**입니다. FastAPI와 FastMCP 기반으로 구축되어 있으며, PyPI를 통해 설치하거나 `uvx` 명령어로 바로 실행할 수 있습니다.

---

## ✨ 주요 기능

- ✅ 학습 주제/목표/학년에 따라 루브릭 자동 생성
- ✅ 제출된 과제가 있으면 AI 기반 피드백도 자동 제공
- 📚 학생의 학습 목표와 수준을 고려한 **도서 추천 기능** 포함
- ⚡ FastMCP 프로토콜 기반으로 Claude/ChatGPT/Gemini 등과 연동 가능
- 🧩 MCP Tool로 통합되어 AI 워크플로우에 쉽게 삽입 가능

---

## 🧰 MCP 명령어 (`tool`)

### `generate_rubric_feedback`

| 입력 파라미터              | 타입       | 필수 여부 | 설명     |
| -------------------- | -------- | ----- | ------ |
| `topic`              | `string` | ✅     | 과제 주제  |
| `objective`          | `string` | ✅     | 학습 목표  |
| `grade_level`        | `string` | ✅     | 학년 정보  |
| `name`               | `string` | ❌     | 학생 이름  |
| `student_submission` | `string` | ❌     | 과제 제출물 |

---

## 출력:

```json
{
  "rubric_standards": "과제 평가 기준",
  "grading_feedback": "학생 피드백 (선택적)"
}
```
---
## 📦 설치 방법

### ⚙️ `MCP 플랫폼에서 사용 (uvx 권장)`
```json
MCP 설정 파일 (claude_desktop_config.json 등)에 아래 내용을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "rubric": {
      "command": "uvx",
      "args": ["rubric-mcp-server"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
        "GOOGLE_API_KEY": "your-google-key",
        "MODEL_TYPE": "openai",              // 또는 gemini
        "MODEL_NAME": "gpt-4o-mini"          // 또는 gemini-2.0-flash 등
      }
    }
  }
}
```
### ⚙️`Python에서 직접 사용`

##### rubricgenerator_mcp_server 패키지는 MCP 서버로 실행하지 않고도 직접 호출하여 사용할 수 있습니다.
##### ✅ name과 student_submission을 모두 입력하면, AI가 학생 맞춤형 피드백과 학생 수준에 맞는 추천 도서도 함께 제공합니다.
```python
from rubricgenerator_mcp_server import generate_rubric_feedback
```
#### 입력값 설정
```python
inputs = {
    "topic": "지구 문제에 우리는 어떻게 대처하는가? (환경문제)",
    "objective": "환경 논제 글쓰기",
    "grade_level": "초등학교 6학년",
    "name": None,  # 학생 이름이 없으면 피드백 없이 루브릭만 생성
    "student_submission": None  # 제출물이 없으면 피드백 없이 루브릭만 생성
}

# 루브릭 생성 함수 호출
response = generate_rubric_feedback(**inputs)

# 결과 출력
print(response["rubric_standards"])  # 평가 루브릭 출력

print(response["grading_feedback"])  # 학생 정보를 입력한 경우 피드백 및 추천 도서가 포함됨
```
---
##### 📄 License
##### MIT License © 2025 [See the LICENSE for details](./LICENSE.txt)
puppet-ai 0.1.0
A Python module for creating and managing AI models
Requires Python: >=3.7

# Puppet AI

Puppet, yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve yönetmek için tasarlanmış bir Python modülüdür. Kullanımı kolay bir arayüz sunarak makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırır.

## Özellikler

- Kolay model oluşturma ve yönetme
- Eğitim ve değerlendirme için kullanıcı dostu API'ler
- Model serileştirme ve yükleme desteği
- Genişletilebilir mimari

## Kurulum

```bash
pip install -e .
```

## Hızlı Başlangıç

```python
from puppet import PuppetModel

# Özel model sınıfınızı oluşturun
class MyModel(PuppetModel):
    def train(self, data, **kwargs):
        # Eğitim mantığınızı buraya ekleyin
        self.is_trained = True
        return {"accuracy": 0.95}
    
    def predict(self, input_data):
        # Tahmin mantığınızı buraya ekleyin
        return [0] * len(input_data)

# Modeli oluştur ve kullan
model = MyModel("my_awesome_model")
model.train(training_data)
predictions = model.predict(test_data)
```

## Geliştirme

Geliştirme yapmak için gerekli bağımlılıkları yükleyin:

```bash
pip install -e ".[dev]"
```

Testleri çalıştırmak için:

```bash
pytest
```

## Lisans

MIT
pymnz 0.3.8
Uma biblioteca para facilitar a criação de scripts de automações com Python
Requires Python: >=3.7

# pymnz
Biblioteca para facilitar a criação de scripts de bot e automações em Python.

## Instalação
```bash
pip install pymnz


# USO BÁSICO
import pymnz


def soma(a, b):
    result = a + b
    print(f"A soma de {a} + {b} é {result}.")
    return result


def subtracao(a, b):
    result = a - b
    print(f"A subtração de {a} - {b} é {result}.")
    return result


if __name__ == "__main__":
    function_executor = pymnz.models.FunctionExecutor()
    function_executor.add_function(soma)
    function_executor.execute_all(b=1, a=2)
    function_executor.clear_results()

    # Executar funções
    function_executor.add_function(subtracao)
    function_executor.execute_all(10, 11)
    function_executor.clear_results()
mahdi-brightness-controller 1.0.2
A Linux display brightness and night mode controller using tkinter
Requires Python: >=3.6

# mahdi-brightness-controller

**mahdi-brightness-controller** is a simple and elegant GUI tool to adjust screen brightness and enable eye-protecting night mode on Linux systems. Built using `tkinter`, it allows users to tweak display brightness and warmth (gamma) for better comfort.

## ✨ Features

- Adjust screen brightness (0.1 to 1.0)
- Night mode warmth control (gamma tuning)
- Simple, modern, dark-themed interface
- Real-time preview
- Works with `xrandr` (Linux only)

## 🖥️ Requirements

- Linux system with `xrandr` installed
- Python 3.6+

## 📦 Installation

```bash
pip install mahdi-brightness-controller
```

## 🚀 Usage

After installation, launch with:

```bash
brightness-controller
```

## 📄 License

MIT © 2025 Muhammad Mahdi Hasan

---

### 👤 Author

- GitHub: [@oxl_mahdi](https://github.com/oxl-mahdi)
- PyPI: [mahdi-brightness-controller](https://pypi.org/project/mahdi-brightness-controller/)