semvec/pypi-packages huggingface dataset:
weather-didi 0.1.3
Add your description here
Requires Python: >=3.13

# 天气MCP SERVER

## 安装uv

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

重启命令行生效

## 创建并设置项目

```
# Create a new directory for our project
uv init weather-didi
cd weather-didi

# Create virtual environment and activate it
uv venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
uv add "mcp[cli]" httpx

# Create our server file
touch weather.py
```

# Cherry Studio MCP CONFIG

1. 选择stdio，配置命令
uv --directory /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather-didi run weather.py


## 提问

What’s the weather in Sacramento?
What are the active weather alerts in Texas?

## 打包发布pypi共享
此方法只能使用stdio方式。

1. 修改pyproject.toml， 添加版本、依赖、构建配置
2. uv build构建生成dist目录
```
dist/目录下生成两个文件：
.whl 文件（构建分发版）
.tar.gz 文件（源代码分发版）
```
3. uv push发布
```
# 发布测试
uv publish --token 你的PyPI令牌
uv add -i https://test.pypi.org/simple/ --no-deps 你的包名
uvx 包名（自动创建虚拟环境，适合单次运行）
# 发布生产
uv publish --token 你的PyPI令牌
uv add 你的包名
uvx 包名（自动创建虚拟环境，适合单次运行）
```

## 切换协议

weather.py:main方法：stdio->sse

```
    mcp.settings.host = '0.0.0.0'
    mcp.settings.port = 8000
    mcp.run(transport='sse')
```

并启动，获取服务器地址：http://{IP}:{PORT}/sse

Cherry Studio配置：
1. 选择sse，配置mcp server服务器地址：
http://{IP}:{PORT}/sse
neurop 0.0.5
Neural Operators!
Requires Python: >=3.9
Keywords: machine learning, neural operator

# neurop 

[![Custom shields.io](https://img.shields.io/badge/docs-brightgreen?logo=github&logoColor=green&label=gh-pages)](https://lonelyneutrin0.github.io/neurop/)
[![PyPI version shields.io](https://img.shields.io/pypi/v/neurop.svg)](https://pypi.python.org/pypi/neurop/)
[![PyPI pyversions shields.io](https://img.shields.io/pypi/pyversions/neurop.svg)](https://pypi.python.org/pypi/neurop/)

## About neurop 
`neurop` is a Python package implementing [Neural Operators](https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_operators#:~:text=Neural%20operators%20directly%20learn%20operators,be%20evaluated%20at%20any%20discretization.), which are a class of operating learning models. The package currently supports the following operator architectures -
- Fourier Neural Operator (FNO)
- Deep Operator Network (DeepONet)
- Complex Neural Operator (CoNO)

## Usage
`neurop` is published on [PyPi](https://pypi.python.org/pypi/neurop/) and can be installed using `pip` - 
```
pip install neurop
```

## License
`neurop` is available under the MIT License.

## Attribution
This project contains an independent implementation of the technique described in:

Karn Tiwari, N M Anoop Krishnan, Prathosh A P, "CoNO: Complex Neural Operator for Continuous Dynamical Systems," arXiv, 2023.  
Inspired by the code from [this repo](https://github.com/M3RG-IITD/Complex-Neural-Operator/tree/main), but not based on or derived from it.
ollama-manager 0.1.7
Manage Ollama models from your commandline!
Requires Python: >=3.11
Keywords: ollama, ollama cli, ollama python, ollama manager

# 🦙 Ollama Manager

![Python Version](https://img.shields.io/badge/Python-3.11-brightgreen?style=flat-square)
![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/ollama-manager)


CLI app to manage Ollama models.

<a href="https://youtu.be/1y2TohQdNbo">
<img src="https://i.imgur.com/iA0LB0e.gif" width="800">
</a>

## ⚡️ Features

- List and Download Remote models from [🦙 Ollama library](https://ollama.dev/models) or [🤗 Hugging Face](https://huggingface.co/models?sort=trending&search=gguf)
- Delete existing Ollama models
- Launch models in Streamlit UI
- Fuzzy Search


## 🚀 Installation

```sh
pip install ollama-manager

# OR

pipx install ollama-manager
```

For development: installs app in editable mode

```sh
make setup
```

## ✨ Usage

### Pull Remote Model

```sh
olm pull
```

Pull Hugging Face models:

```sh
olm pull -hf

# With query:

olm pull -hf -q llama3.2

# With limit:

olm pull -hf -q llama3.2 -l 10

# With multimodal capabilities:

olm pull -hf -q llama -mm
```

### Delete Local Model/s

Delete a single model

```sh
olm rm
```

Delete multiple models

```sh
olm rm -m
```

Delete model without confirmation prompt:

```sh
olm rm -y
```

### Run selected model

Run the selected model on Ollama terminal UI:

```sh
olm run
```

---

**Run models in a Streamlit UI:**

<details>
<summary>Ollama Manager UI</summary>
<img src="https://i.imgur.com/UqQLjXx.gif" width="800" />
</details>

You need to install optional dependencies for this:

```sh
pip install ollama-manager[ui]
```

then use the following command to select the model:

```sh
# For Text Models
olm run -ui text

# For Vision Models

olm run -ui vision
```

### List models

List your downloaded ollama models with a rich formatted table:

```sh
olm list
```

Sort models by `name`, `date` or `size` (default is `name`):

```sh
olm list --sort name  # Sort alphabetically by model name
olm list -s date      # Sort by modification date
olm list -s size      # Sort by model size
```

Control the sort order with `--order` or `-o` (default is `asc`):

```sh
olm list --sort size --order desc  # Largest models first
olm list -s date -o desc           # Most recently modified first
olm list -s name -o asc            # Alphabetical A-Z
```


## Getting Help

```sh
olm --help

olm <sub-command> --help
```
msx-serial 0.2.26
MSXシリアルターミナル
Requires Python: >=3.9

# MSXシリアルターミナル

[![CI](https://github.com/yamamo-to/msx-serial/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/yamamo-to/msx-serial/actions/workflows/ci.yml)
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/msx-serial.svg)](https://badge.fury.io/py/msx-serial)

シリアル接続やTelnetを通じてMSXと通信するための高性能ターミナルプログラムです。リアルタイム文字表示、自動モード検出、日本語テキストサポートを特徴としています。

## 📖 ドキュメント一覧

- [🚀 クイックスタート](README.md) - 基本的な使い方 **(このページ)**
- [📋 詳細ガイド](docs/USAGE.md) - 高度な機能と設定
- [🔧 開発ガイド](docs/DEVELOPMENT.md) - 開発・貢献方法
- [🤖 AI貢献度](docs/AI_CONTRIBUTION.md) - AI開発の透明性
- [📈 更新履歴](docs/CHANGELOG.md) - バージョン履歴

---

## ✨ 特徴

✨ **リアルタイム通信**: 文字単位での高速MSX通信に最適化  
🔍 **自動モード検出**: BASICとMSX-DOSモードを自動検出  
🌐 **複数接続タイプ**: シリアル、Telnet、ダミー接続に対応  
📝 **日本語テキストサポート**: MSX文字エンコーディングの完全サポート  
📁 **ファイル転送**: BASICプログラムアップロードとテキストファイル貼り付け機能  
🎯 **スマート補完**: コンテキスト対応のコマンド補完  
📖 **MSX BASICヘルプ**: 160+のMSX BASICコマンドリファレンス内蔵  
📂 **DOSファイル補完**: DIRコマンド自動キャッシュによるファイル名補完  
📄 **BASICファイル補完**: FILESコマンド自動キャッシュによる.BASファイル優先補完  
⚡ **高いテストカバレッジ**: 95%のコードカバレッジと749のテストケース  
🤖 **AI開発支援**: 開発効率向上のためのAI貢献度管理

## 📦 インストール

```bash
pip install msx-serial
```

## 🚀 クイックスタート

### 基本接続

```bash
# シリアル接続
msx-serial COM1                                    # Windows
msx-serial /dev/ttyUSB0                           # Linux
msx-serial /dev/tty.usbserial-12345678901         # macOS

# Telnet接続
msx-serial 192.168.1.100:2223

# ダミー接続（テスト用）
msx-serial dummy://
```

### 基本的な特殊コマンド

```bash
@help                # 全コマンドのヘルプを表示
@help PRINT          # MSX BASICコマンドのヘルプ
@paste myfile.bas    # テキストファイルをMSXに貼り付け
@upload program.bas  # BASICプログラムをアップロード
@mode               # 現在のMSXモードを表示
@exit               # プログラム終了
```

### MSX BASICヘルプ機能

160以上のMSX BASICコマンドの詳細なヘルプが利用可能：

```bash
@help ABS           # 絶対値関数
@help PRINT         # 出力コマンド  
@help CALL MUSIC    # MSX-MUSIC初期化
@help _MUSIC        # 短縮形（CALLコマンドと同等）
```

### DOSファイル補完機能

MSX-DOSモードでファイル名の自動補完が利用可能：

```bash
# DIRコマンドを実行すると自動的にキャッシュが更新される
DIR

# ファイル名補完（Tabキー）
TYPE <Tab>          # ファイル名を補完
COPY <Tab>          # ファイル名を補完
DEL <Tab>           # ファイル名を補完

# A>プロンプトでの実行ファイル優先補完
A> <Tab>            # .COM/.EXE/.BATファイルとディレクトリを優先表示
A>SC<Tab>           # SCANDISK（コマンド）とSC2VIEW.COM（ファイル）を同時表示
```

### BASICファイル補完機能

MSX BASICモードでファイル名の自動補完が利用可能：

```bash
# FILESコマンドを実行すると自動的にキャッシュが更新される
FILES

# ファイル名補完（Tabキー）
RUN <Tab>           # .BASファイルを優先して補完
LOAD <Tab>          # .BASファイルを優先して補完
SAVE <Tab>          # .BASファイルを優先して補完

# 引用符付きで自動補完される
RUN "TEST.BAS"      # 引用符は自動で追加される
```

## 📋 詳細情報

詳細な使用方法、開発方法、AI貢献度については以下のドキュメントをご覧ください：

- **[📋 詳細ガイド](docs/USAGE.md)** - コマンド一覧、高度な機能、トラブルシューティング
- **[🔧 開発ガイド](docs/DEVELOPMENT.md)** - アーキテクチャ、品質管理、貢献方法
- **[🤖 AI貢献度](docs/AI_CONTRIBUTION.md)** - AI開発の透明性と貢献状況
- **[📈 更新履歴](docs/CHANGELOG.md)** - バージョン別の変更点

## 📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスのもとで公開されています。

## 🙏 謝辞

このプロジェクトは以下の素晴らしいリソースから多大な恩恵を受けています：

- **MSX0からコンソール経由でのファイル転送技術**: [@enu7](https://qiita.com/enu7)による[base64を使ったファイル転送実装](https://qiita.com/enu7/items/2fd917c41514f6ea71b1)
- **MSX BASICコマンドリファレンス**: [fu-sen/MSX-BASIC](https://github.com/fu-sen/MSX-BASIC)プロジェクト

関係者の皆様に深く感謝いたします。