semvec/pypi-packages huggingface dataset:
libcpab 0.1.2
Maintained fork of libcpab for PyTorch
License: MIT
Requires Python: >=3.9

# libcpab

Maintained fork of libcpab for PyTorch.

Install with `pip`: `pip install libcpab`

This fork of [libcpab](https://github.com/SkafteNicki/libcpab):

- Removes numpy and tensorflow backends to only allow pytorch;
- Simplifies file structure;
- Maintenance: remove deprecated numpy and scipy dependencies and update to latest functions.

Requirements remain as `numpy`, `scipy`, `matplotlib` and `pytorch`.
rabbitmv-mcp 0.1.2
RabbitMV MCP Service - A Model Context Protocol implementation for media data services
License: MIT
Requires Python: >=3.12
Keywords: mcp, media, service, video

# RabbitMV MCP Service

基于 Model Context Protocol 实现的数据服务，提供视频、文章、演员、角色和网站数据的访问能力。

## 特性

- 基于 MCP (Model Context Protocol) SDK 构建
- 提供标准化的数据访问工具
- 支持多种数据过滤和查询方式
- 内置缓存机制
- 完整的错误处理和日志记录
- 类型注解和全面的测试覆盖

## 系统要求

- Python 3.12 或更高版本
- 支持 asyncio 的操作系统（Linux, macOS, Windows）

## 安装

1. 确保已安装 uv：

```bash
pip install uv
```

2. 克隆仓库：

```bash
git clone https://github.com/yourusername/rabbitmv-mcp.git
cd rabbitmv-mcp
```

3. 创建并激活虚拟环境：

```bash
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
.venv\Scripts\activate  # Windows
```

4. 安装依赖：

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

5. 安装开发依赖（可选）：

```bash
uv pip install -r requirements.txt[dev]
```

## 配置

1. 复制示例配置文件：

```bash
cp .env.example .env
```

2. 根据需要修改 `.env` 文件中的配置项：

- `LOG_LEVEL`: 日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)
- `CACHE_TIME`: 缓存时间（秒）
- `NEED_AUTH`: 是否启用鉴权
- `AUTH_KEY`: 鉴权密钥
- `IMG_URL`: 图片域名前缀

## MCP 工具

服务提供以下 MCP 工具：

### 1. get_vod - 视频数据工具

获取视频相关数据。

参数：
- `ids`: 视频ID，多个用逗号分隔
- `t`: 分类ID
- `h`: 几小时内的数据
- `wd`: 关键词搜索
- `year`: 年份范围，如:2020或2020-2023
- `from`: 播放器组标识
- `isend`: 是否完结 (1完结，0未完结)
- `ac`: 是否获取详情 (detail获取详情)
- `pg`: 页码，默认1
- `pagesize`: 每页数量，默认20，最大100

### 2. get_art - 文章数据工具

获取文章相关数据。

参数：
- `ids`: 文章ID，多个用逗号分隔
- `t`: 分类ID
- `h`: 几小时内的数据
- `wd`: 关键词搜索
- `ac`: 是否获取详情
- `pg`: 页码
- `pagesize`: 每页数量

### 3. get_actor - 演员数据工具

获取演员相关数据。

参数：
- `ids`: 演员ID，多个用逗号分隔
- `t`: 分类ID
- `h`: 几小时内的数据
- `wd`: 关键词搜索
- `ac`: 是否获取详情
- `pg`: 页码
- `pagesize`: 每页数量

### 4. get_role - 角色数据工具

获取角色相关数据。

参数：
- `ids`: 角色ID，多个用逗号分隔
- `t`: 分类ID
- `h`: 几小时内的数据
- `wd`: 关键词搜索
- `ac`: 是否获取详情
- `pg`: 页码
- `pagesize`: 每页数量

### 5. get_website - 网站数据工具

获取网站相关数据。

参数：
- `ids`: 网站ID，多个用逗号分隔
- `t`: 分类ID
- `h`: 几小时内的数据
- `wd`: 关键词搜索
- `ac`: 是否获取详情
- `pg`: 页码
- `pagesize`: 每页数量

## 开发指南

### 运行测试

```bash
uv pip install -r requirements.txt[dev]  # 如果还没有安装开发依赖
pytest
```

### 代码格式化

```bash
black .
isort .
```

### 类型检查

```bash
mypy .
```

## 使用示例

```python
from modelcontextprotocol import MCPClient

async def main():
    client = MCPClient()
    
    # 获取视频列表
    result = await client.call_tool("get_vod", {
        "pg": 1,
        "pagesize": 20,
        "wd": "示例"
    })
    print(result)
    
    # 获取文章详情
    result = await client.call_tool("get_art", {
        "ids": "1",
        "ac": "detail"
    })
    print(result)

asyncio.run(main())
```

## 特别说明

- 所有接口支持缓存机制，缓存时间通过 `CACHE_TIME` 环境变量配置
- 接口支持鉴权，通过 `NEED_AUTH` 和 `AUTH_KEY` 环境变量控制
- 图片地址支持配置域名前缀，通过 `IMG_URL` 环境变量设置
- 所有数据查询都支持基于 ID、分类、时间和关键词的过滤
- 详情模式（ac=detail）会返回更完整的数据内容
- 项目使用 uv 进行依赖管理，确保依赖安装的确定性和可重现性

## 许可证

MIT