semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mcp-MiaoControl-v5 0.1.5
让控制变得简单!
Requires Python: >=3.11


> 让工业控制变得简单智能

## 公司介绍

**秒控科技（MCP Tech）** 是专注于工业自动化控制领域的技术创新企业，秉承_"让控制变得简单"_的核心宗旨，致力于通过AI技术重构传统工业控制场景。

### 核心优势
- 🚀 **AI驱动控制** - 实现触摸屏内容的智能操控
- ⚡ **毫秒级响应** - PLC开关控制延迟<50ms
- 🔐 **工业级安全** - 双向认证加密通信协议
- 🧠 **自学习系统** - 设备行为模式智能分析

## 功能概览

| 功能模块         | 能力描述                          | 典型场景                 |
|------------------|-----------------------------------|--------------------------|
| 设备认证         | 密钥管理与设备绑定                | 新设备部署               |
| 实时数据流       | 毫秒级采集设备状态                | 生产线监控               |
| 智能控制         | 基于NLP解析控制指令               | 语音操控工业机器人        |
| 历史追溯         | 支持最长10年数据存储             | 质量事故回溯             |


# MCP硬件控制服务
**Version**: 1.0.5 (Beta)
**对接硬件厂商**: 秒控科技（[www.wsdxyz.cn](http://www.wsdxyz.cn)）

---

## 目的
通过标准化控制协议（MCP）实现对秒控科技硬件设备的远程操控，主要功能包括：
- 触摸屏可视化界面控制
- PLC开关控制器指令执行
- 设备操作数据追溯

---

## 支持范围
### 设备类型
| 设备类型           | 固件版本要求  | 协议支持       |
|--------------------|---------------|----------------|
| 秒控触摸屏         | V2.3+         | MCP/WebSocket  |
| 秒控PLC开关控制器  | V1.7+         | Modbus RTU     |

### 功能矩阵
#### 触摸屏操作
```plaintext
✅ 切换屏幕页面（通过ScreenID）
✅ 输入数值型控件数据（范围校验）
✅ 输入字符串型控件（长度≤128字符）
✅ 获取当前屏幕控件状态
⏳ 多语言切换（开发中）
```

#### PLC开关控制器操作
```plaintext
✅ 执行预设动作序列（需预编程）
✅ 实时读取端口状态（DI/DO）
✅ 获取设备动作日志（时间倒序）
✅ 发送Modbus指令（04/06功能码）
⏳ 自定义动作编排（开发中）
```

[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
mcp-MiaoControl-v3 0.1.3
让控制变得简单!
Requires Python: >=3.11


> 让工业控制变得简单智能

## 公司介绍

**秒控科技（MCP Tech）** 是专注于工业自动化控制领域的技术创新企业，秉承_"让控制变得简单"_的核心宗旨，致力于通过AI技术重构传统工业控制场景。

### 核心优势
- 🚀 **AI驱动控制** - 实现触摸屏内容的智能操控
- ⚡ **毫秒级响应** - PLC开关控制延迟<50ms
- 🔐 **工业级安全** - 双向认证加密通信协议
- 🧠 **自学习系统** - 设备行为模式智能分析

## 功能概览

| 功能模块         | 能力描述                          | 典型场景                 |
|------------------|-----------------------------------|--------------------------|
| 设备认证         | 密钥管理与设备绑定                | 新设备部署               |
| 实时数据流       | 毫秒级采集设备状态                | 生产线监控               |
| 智能控制         | 基于NLP解析控制指令               | 语音操控工业机器人        |
| 历史追溯         | 支持最长10年数据存储             | 质量事故回溯             |


# MCP硬件控制服务
**Version**: 1.0.2 (Beta)
**对接硬件厂商**: 秒控科技（[www.wsdxyz.cn](http://www.wsdxyz.cn)）

---

## 目的
通过标准化控制协议（MCP）实现对秒控科技硬件设备的远程操控，主要功能包括：
- 触摸屏可视化界面控制
- PLC开关控制器指令执行
- 设备操作数据追溯

---

## 支持范围
### 设备类型
| 设备类型           | 固件版本要求  | 协议支持       |
|--------------------|---------------|----------------|
| 秒控触摸屏         | V2.3+         | MCP/WebSocket  |
| 秒控PLC开关控制器  | V1.7+         | Modbus RTU     |

### 功能矩阵
#### 触摸屏操作
```plaintext
✅ 切换屏幕页面（通过ScreenID）
✅ 输入数值型控件数据（范围校验）
✅ 输入字符串型控件（长度≤128字符）
✅ 获取当前屏幕控件状态
⏳ 多语言切换（开发中）
```

#### PLC开关控制器操作
```plaintext
✅ 执行预设动作序列（需预编程）
✅ 实时读取端口状态（DI/DO）
✅ 获取设备动作日志（时间倒序）
✅ 发送Modbus指令（04/06功能码）
⏳ 自定义动作编排（开发中）
```

[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
sdg-io 3.3
protocols stack over pyserial (slip + crc16)
Requires Python: >=3.6


СКБ-шный стек протоколов обмена через "последовательный порт"
* Передача: `-> CRC16 -> SLIP -> UART`.
* Прием:    `<- CRC16 <- SLIP <- UART`.

`CRC16` -> канальный уровень, контроль целостности пакетов (на библиотеке crcmod).
`SLIP` -> канальный уровень, для деление потока на пакеты (https://tools.ietf.org/html/rfc1055).
`UART` -> физический уровень (на библиотеке pyserial).

Для контроля целостности пакета используется контрольная сумма `CRC-16`, рассчитываемая
по алгоритму `CRC-16 CCITT REVERSED` (полином – `0x1021`, начальное значение – `0хFFFF`).
`CRC` рассчитывается по данным до их преобразования в пакет, передается после данных младшим байтом вперед.
Байты `CRC` входят в состав пакета, т.е. подлежат перекодировке по `SLIP`.

Информационные сообщения между устройствами пересылаются в виде пакетов кодированных `SLIP`-ом:
признаком конца пакета является байт со значением `0хC0`.
байт данных со значением `0хC0` заменяется последовательностью байт `0хDB 0хDC`;
байт данных со значением `0хDB` заменяется последовательностью байт `0хDB 0хDD`.
Для повышения помехоустоичивости обмена применяется `0хС0` перед пакетом.

Структура пакета - `0хС0, data bytes..., crc16L, crc16H, 0хС0`.

Пример использования:
-------------
```python
from sdg_io import SdgIO, rand_bytes
p = SdgIO('COM1', '115200_O_2')
p.write(rand_bytes(mtu=256)) # — send msg —
print(p.read(timeout=.3)) # — recive msg —
```
dockit-cli 2.2.3
A Docker management tool
Requires Python: >=3.11

# Dockit CLI

>
> **Don’t copy old Docker files. Dockit them.**  
>

___

**# Dockit** is a developer-friendly CLI tool that helps you quickly scaffold and manage Docker-based services (like PHP, MySQL, Nginx, etc.) in your local development environment — with zero hassle.

- Add services with proper configuration
- Generate Docker Compose files in seconds

## Why to use Dockit CLI

**Starting a new project often means hunting down old Docker Compose files, remembering service versions, copying configs from previous local projects, or digging through GitHub repos. Dockit eliminates that repetitive setup pain by offering a guided workflow to build your stack from scratch — or even add new services to your dockit to use them in the future.**

---

## Installation

Install Dockit globally with `pip`:

```bash
pip install dockit-cli
```

Or With pipx (recommended for macOS/Linux)
```
pipx install dockit-cli
```

## Requirements

- Python 3.11 or higher
- Docker installed and running


## Usage

```bash
dockit init
```

This will walk you through setting up a new Docker environment with the services you choose.

> ### Add a new Service

```bash
dockit add-service
```

Or hit dockit --help to see all commands.

```bash
dockit --help
```

#### Pick from preconfigured services like:

* Nginx
* PHP
* MySQL
* PostgreSQL
* Redis
* MongoDB
* phpMyAdmin

---

## Documentation

[CHECKOUT DOCUMNETATION NOW](https://dockit.gitbook.io/docs)


## Test in a Clean Docker Container
Need to test it first? You can go with a simple container and checkout the tool instantly:
```bash
docker run -it --rm python:3.11-slim bash 

# inside bash run:

pip install dockit-cli

# start use the tool

dockit --help

# or 

dockit init

```
>This will let you try Dockit in isolation without affecting your local setup.

---

## 🧑‍💻 Contributing

We welcome contributions! Please read the [contribution guide](https://dockit.gitbook.io/docs/contribution) for setup instructions.

---

## 🪪 License
Dockit is open-source software licensed under the [MIT License](LICENSE).
veimagex-mcp 0.1.5
VolcEngine ImageX MCP
Requires Python: >=3.11

# Volcengine ImageX MCP

[Volcengine ImageX](https://t.zijieimg.com/MIURnXrQfvU/) 的 Model Context Protocol (MCP) Server 实现

## 项目简介

Volcengine ImageX MCP是一个基于[Model Context Protocol](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)的 MCP-server，
它将 Volcengine 服务集成到LLM模型上下文中，使大模型能够直接上传和处理图片资源。

## 功能特点

- 提供多种资源访问接口，便于LLM获取veImageX服务信息、图片资源等
- 实现了多个veImageX功能的工具封装，包括图片资源的管理、文生图、AIGC画质修复、画质评估以及常用的用量、质量查询能力
- 提供多种预定义提示模板，帮助LLM更好地理解和使用veImageX功能

## 安装

### 环境要求

- Python 3.11+
- [火山引擎账号及AccessKey/SecretKey](https://console.volcengine.cn/imagex?utm_source=tdgfha&utm_medium=oesbpg&utm_term=mcp-pr-01&utm_campaign=&utm_content=ImageX)


## 使用方法

在 mcp client 中配置 mcp 服务， 配置的 MCP JSON：


```json
{
  "mcpServers": {
    "volcengine": {
      "disabled": false,
      "command": "uvx",
      "args": ["veimagex-mcp"],
      "env": {
        "VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "Your Volcengine AK",
        "VOLCENGINE_SECRET_KEY": "Your Volcengine SK",
        "SERVICE_ID": "Your Service ID",
        "DOMAIN": "Your Domain"
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}
```
v2log 0.1.2
A visualization tool for access log analysis
Requires Python: >=3.10

# V2Log - Access Log Analyzer

一个基于 Streamlit 的访问日志分析器，提供可视化的日志分析功能。

> 本项目98%内容由 Cursor 生成


![](media/page1.png)
![](media/page2.png)
![](media/page3.png)



## 功能特点

- 日志分析
- 地理位置可视化
- 访问量时间趋势
- 城市分布统计
- 搜索和过滤功能
- 分页数据展示

## 安装说明

通过 pip 安装

```bash
pip install v2log
```

## 使用说明

可以通过如下命令运行测试应用

```bash
v2log --demo
```

日志分析器支持通过命令行参数指定日志文件路径：

```bash
v2log access.log
```



## 项目结构

```
├── dev.py
├── v2log
│   ├── __init__.py
│   ├── analyzer.py
│   ├── app.py
│   ├── cli.py
│   ├── components.py
│   ├── data
│   │   └── IP2LOCATION-LITE-DB11.BIN
│   └── utils
│       ├── __init__.py
│       ├── generator.py
│       └── helpers.py
├── requirements.txt
└── setup.py
```
mcp-formio-server 0.1.5
An MCP server for interacting with the FormIO API via Model Context Protocol tools, providing access to forms, submissions, roles, and user management.
Requires Python: >=3.13
Keywords: ai, automation, formio, forms, llm, mcp, roles, submissions

# 📝 FormIO MCP Server

This is an MCP (Model Context Protocol) server for integrating with the FormIO API, enabling AI agents to interact with dynamic form creation, submission management, and user roles using natural language input.

The goal of this project is to expose FormIO's functionality through MCP-compatible tools that can be used seamlessly by large language models and agent frameworks.

## 🧠 What is MCP?

MCP (Model Context Protocol) is a lightweight protocol designed to let AI agents interact with external tools and APIs in a structured and modular way. Think of it like USB for AI — this server acts as a "driver" for the FormIO platform.

With this MCP server, AI models can:

- 📋 Create and manage dynamic forms  
- 📊 Submit and retrieve form data  
- 👥 Handle user authentication and authorization  
- 🔑 Manage role-based permissions and access control  

## 🚀 How to Run

To use this MCP server, you'll need:

### ✅ Prerequisites

- Python 3.13+  
- [uv](https://github.com/astral-sh/uv) – a modern Python package manager  
- A supported LLM (e.g., Claude)  
- A FormIO account – sign up at [form.io](https://form.io)  

### Claude Desktop Configuration

Add this to your Claude Desktop config:

```json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-formio": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-formio-server",
        "--api-url",
        "YOUR_FORMIO_API_URL"
      ]
    }
  }
}
```

## 📚 Available Tools

### Form Management

- Create forms with complex components  
- Retrieve paginated form listings  
- Manage form submissions  

### User & Authentication

- Create and authenticate users  
- Handle admin authentication  
- Manage user roles and permissions  

### Submission Handling

- Create form submissions  
- Retrieve and load submission data  
- Get paginated lists of submissions  

## 🤝 Contributions Welcome!

Whether you're passionate about form management, AI agent development, or robust API integrations — we'd love your help improving this project. You can contribute by:

- Adding support for additional FormIO endpoints  
- Improving the structure of tool responses  
- Writing better tests and usage examples  
- Sharing feedback or ideas via Issues or Discussions  

Feel free to fork, explore, and open a PR. Let's empower agents with better data collection and management capabilities!

**MCP-FORGE – Building tools for the future of intelligent automation.**
kaneai 0.0.25
A package for UI automation and healing using Selenium
Requires Python: >=3.8

# KaneAI

A package for automation using Selenium.

## Installation

```bash
pip install kaneai
```

## Development Installation

```bash
pip install -e .
```

## Build Package

```bash
python -m build
```
The package will be created in the `dist/` folder.

## Project Links

- [GitHub Repository](https://github.com/LambdatestIncPrivate/web-kaneai-code-runner)