semvec/pypi-packages huggingface dataset:
llm-openhands 0.0.2
LLM plugin to access OpenHands Cloud API
Requires Python: >=3.9
Keywords: llm, OpenHands

# llm-openhands

[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/llm-openhands.svg)](https://pypi.org/project/llm-openhands/)
[![Changelog](https://img.shields.io/github/v/release/ftnext/llm-openhands?include_prereleases&label=changelog)](https://github.com/ftnext/llm-openhands/releases)
[![Tests](https://github.com/ftnext/llm-openhands/actions/workflows/test.yml/badge.svg)](https://github.com/ftnext/llm-openhands/actions/workflows/test.yml)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/ftnext/llm-openhands/blob/main/LICENSE)



## Installation

Install this plugin in the same environment as [LLM](https://llm.datasette.io/).
```bash
llm install llm-openhands
```
## Usage

Here's an example from https://www.all-hands.dev/blog/programmatically-access-coding-agents-with-the-openhands-cloud-api

**prerequisite**: OpenHands Cloud API key  
https://docs.all-hands.dev/modules/usage/cloud/cloud-api#obtaining-an-api-key

```bash
export LLM_OPENHANDS_KEY=your_api_key_here

llm -m openhands "Check for the authentication module to make sure that it follows the coding best practices for this repo." -o repository https://github.com/yourusername/your-repo
```

## Development

To set up this plugin locally, first checkout the code. Then create a new virtual environment:
```bash
cd llm-openhands
```
Then create a new virtual environment and install the dependencies and test dependencies:
```bash
uv sync --extra test
```
To run the tests:
```bash
uv run pytest
```
id-tracker 0.0.1
A Django app for tracking lost and found ID cards.
Requires Python: >=3.12
Keywords: django, id-tracker, lost-and-found, django-app, firebase, django-rest-framework

# IDTracker-Backend
Backend for IDTracker

[![wakatime](https://wakatime.com/badge/user/c9d8f09f-02e5-44b9-a8ba-aa6d81cb9bdf/project/69ad7da2-61d1-4203-9ae3-b02964232d93.svg)](https://wakatime.com/badge/user/c9d8f09f-02e5-44b9-a8ba-aa6d81cb9bdf/project/69ad7da2-61d1-4203-9ae3-b02964232d93)
mlprotection 0.1.5
Библиотека для обнаружения аномалий и потенциально "отравленных" данных в датасетах
Requires Python: >=3.6

# mlprotection

Библиотека для обнаружения аномалий и потенциально "отравленных" данных в датасетах, предназначенных для обучения моделей машинного обучения.

## Информация о пакете

- Версия: 0.1.5
- Автор: ivblz
- Требования: Python >= 3.6

## Системные требования

- pandas >= 1.3.0
- numpy >= 1.20.0
- scikit-learn >= 1.0.0
- matplotlib >= 3.4.0
- seaborn >= 0.11.0

## Важное замечание

Библиотека `mlprotection` предоставляет инструменты для выявления потенциальных аномалий и несоответствий в данных. Важно понимать, что результаты анализа являются **предположительными** и требуют внимательной интерпретации со стороны пользователя. Библиотека не дает однозначных ответов о "правильности" или "неправильности" данных, а скорее указывает на области, которые могут потребовать дополнительного исследования. Ответственность за окончательные выводы и решения, принятые на основе анализа, полностью лежит на пользователе.

## Установка

```bash
pip install -e .
```
или
```bash
pip install mlprotection
```

## Использование

```python
import pandas as pd
import mlprotection

# Загрузите ваш датасет
df = pd.read_csv('ваш_датасет.csv')

# Запустите проверку
# classification=True/False для DBSCAN
# save=True для сохранения подозрительных данных в `warning_data.csv` и обработанных данных в `treat_data.csv`
# visualize=True для отрисовки графиков (если возможно)
# backups=True для создания резервной копии исходного датасета
mlprotection.start(df, classification=False, save=True, visualize=True, backups=False)
```

## Функции

*   `start()`: Основная функция для запуска всех проверок.
django-nextjs 3.3.0
Integrate Next.js into your Django project
Keywords: django, next, nextjs, django-nextjs

`django-nextjs` allows Django and Next.js pages to work together seamlessly.
It enables you to add Next.js pages to an existing Django project
or gradually migrate your frontend to Next.js.

**For full documentation, usage examples, and advanced configuration,
please visit the GitHub repository:**
[django-nextjs](https://github.com/QueraTeam/django-nextjs)
test-lhy-mcp-server 0.1.2
test
Requires Python: >=3.10

# Rongcloud Native MCP Server（Rust）

## 项目简介

本项目是一个基于 MCP 协议的 Python IM 服务端演示，集成了真实的 IM SDK（通过本地动态库），并通过 MCP 协议对外提供标准化的消息服务能力。项目支持消息收发、历史消息查询、连接管理等功能，适配 MCP Inspector、MCP Client 等工具。

## 安装

### 快速安装（推荐）

```shell
# 克隆项目
git clone https://github.com/rongcloud/rc-im-mcp-demo.git
cd rc-im-mcp-demo

# 运行安装脚本
./scripts/install.sh
```

### 手动安装

1. 安装 uv（如果没有）：

```shell
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```

2. 创建并激活虚拟环境：

```shell
uv venv
source .venv/bin/activate
```

3. 安装依赖：

```shell
uv pip install -r requirements.txt
```

4. 安装项目：

```shell
uv pip install -e .
```

### 验证安装

安装完成后，你可以通过以下命令验证安装：

```shell
# 查看版本
uv run -m src.server.server version

# 运行服务器
uv run -m src.server.server --app-key YOUR_APP_KEY --token YOUR_TOKEN
```

### 使用 uv 运行

```shell
# 直接运行服务器
uv run src/server/server.py main --app-key YOUR_APP_KEY --token YOUR_TOKEN

# 或者通过安装后的命令运行
uv run -m rc_im_server main --app-key YOUR_APP_KEY --token YOUR_TOKEN
```

## 在 Cursor 中使用

在 Cursor 的 mcp.json 中添加以下配置：

```json
"rc_im_native_mcp": {
      "name": "test-lhy-mcp-server",
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "test-lhy-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "APP_KEY": "key",
        "TOKEN": "token",
      }
    },
```

## 主要功能与工具（tools）说明

服务端（`src/server/mcp_im_server.py`）通过 MCP 协议暴露以下工具：

### 1. `init_and_connect`

- **功能**：初始化 IM 引擎并连接到 IM 服务器。
- **参数**：
  - `timeout_sec` (int, 默认30)：连接超时时间（秒）。
- **返回**：
  - `code` (int)：0 表示成功，非0为失败。
  - `message` (str)：结果说明。
  - `init_success` (bool)：初始化是否成功。
  - `connect_success` (bool)：连接是否成功。

### 2. `send_message`

- **功能**：发送 IM 消息给指定用户（支持单聊/群聊）。
- **参数**：
  - `receiver` (str)：消息接收者ID。
  - `content` (str)：消息内容。
  - `conversation_type` (int, 默认1)：会话类型，1=单聊，2=群聊。
- **返回**：
  - 失败：`code`、`message`。
  - 成功：`code`、`message_id`、`message`。

### 3. `get_history_messages`

- **功能**：获取与指定用户的历史消息。
- **参数**：
  - `user_id` (str)：用户ID。
  - `count` (int, 默认10)：获取的消息数量。
- **返回**：
  - 失败：`code`、`message`。
  - 成功：`code`、`messages`（消息数组）。

### 4. `disconnect`

- **功能**：断开与 IM 服务器的连接。
- **参数**：无
- **返回**：
  - `code` (int)：0 表示成功，非0为失败。
  - `message` (str)：结果说明。

## 环境变量配置

服务端依赖以下环境变量，请在启动前设置：

- `APP_KEY`：IM 应用的 AppKey。
- `TOKEN`：IM 用户连接 Token。
- `NAVI_HOST`：IM SDK 导航服务器地址。

**示例（Linux/macOS）：**

```shell
export APP_KEY=your_app_key
export TOKEN=your_token
export NAVI_HOST=your_navi_host
```

## 启动服务

1. 安装依赖：

   ```shell
   pip install -r requirements.txt
   # 或
   pip install .
   ```

2. 启动服务端：

   ```shell
   python src/server/mcp_im_server.py
   # 或指定端口/协议
   # APP_KEY=xxx TOKEN=xxx NAVI_HOST=xxx python src/server/mcp_im_server.py
   ```

3. 服务端默认以 MCP Streamable HTTP 协议对外提供服务，端口为 8000。

## 客户端调用

- 推荐使用 MCP Inspector、MCP Client 或自定义 Python 客户端调用 MCP 工具接口。
- 也可通过 HTTP POST 方式直接调用 MCP 工具接口。

## 典型用例

- **初始化并连接**：调用 `init_and_connect` 工具。
- **发送消息**：调用 `send_message` 工具。
- **获取历史消息**：调用 `get_history_messages` 工具。
- **断开连接**：调用 `disconnect` 工具。

## 注意事项

- 启动服务前请确保本地 IM SDK 动态库和依赖已正确配置。
- 环境变量必须设置正确，否则服务无法正常启动。
- 工具接口参数和返回值请严格按照上文说明传递和解析。
- 如需扩展更多工具，可在 `src/server/mcp_im_server.py` 中添加新的 `@app.tool()`。

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如有问题请查阅源码或联系项目维护者。