Metadata-Version: 2.4
Name: candy-mcp
Version: 1.0.0
Summary: Serveur MCP pour Candy-AI — Connecte Cédric8-Thinking au protocole Model Context Protocol
Project-URL: Homepage, https://candy-gate.hubworld.net
Project-URL: Documentation, https://candy-gate.hubworld.net/docs.html
Project-URL: Repository, https://github.com/candy-gate/candy-mcp
Project-URL: Bug Tracker, https://github.com/candy-gate/candy-mcp/issues
Author: candy-mcp contributors
License: MIT
Keywords: candy,candy-ai,cedric8,ia,llm,mcp,model-context-protocol
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Classifier: Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules
Requires-Python: >=3.10
Requires-Dist: candy-ai>=18.0.0
Requires-Dist: mcp>=1.0.0
Description-Content-Type: text/markdown

# candy-mcp 🍬

**Serveur MCP pour [Candy-AI](https://candy-gate.hubworld.net) — Cédric8-Thinking**

Connecte n'importe quel client compatible [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) (Claude Desktop, Cursor, VS Code…) au moteur **Cédric8-Thinking** via la librairie `candy-ai`.

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## Installation

```bash
pip install candy-mcp
```

> Nécessite Python 3.10+ et installe automatiquement `candy-ai` et `mcp`.

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## Utilisation rapide

### 1. Lancer le serveur

```bash
candy-mcp
```

### 2. Configurer Claude Desktop

Ajoute ce bloc dans ton fichier `claude_desktop_config.json` :

**macOS** : `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`  
**Windows** : `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`

```json
{
  "mcpServers": {
    "candy-ai": {
      "command": "candy-mcp"
    }
  }
}
```

Redémarre Claude Desktop. Les outils Candy apparaîtront automatiquement. ✅

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## Outils disponibles

| Outil | Description |
|---|---|
| `candy_ask` | Pose une question à Cédric8-Thinking (12 personnalités) |
| `candy_batch` | Traite plusieurs prompts en un seul appel |
| `candy_translate` | Traduit un texte vers la langue cible |
| `candy_summarize` | Résume un texte long |
| `candy_sentiment` | Analyse le sentiment (positif/négatif/neutre + score) |
| `candy_keywords` | Extrait les mots-clés d'un texte |
| `candy_status` | Vérifie que l'API Cédric8-Thinking est en ligne |
| `candy_list_personalities` | Liste toutes les personnalités disponibles |

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## Personnalités disponibles

`Auto` · `Full` · `Coding` · `Writing` · `Math` · `Medicine` · `Law` · `Finance` · `Tutor` · `Summarizer` · `Analytic` · `Translator`

> 💡 La personnalité `Auto` sélectionne automatiquement la meilleure selon ton prompt.

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## Exemples d'usage dans Claude Desktop

Une fois configuré, tu peux dire à Claude :

- *"Utilise Candy avec la personnalité Coding pour écrire un tri rapide en Python"*
- *"Traduis ce texte en japonais via Candy"*
- *"Résume cet article en 50 mots avec Candy"*
- *"Analyse le sentiment de ce commentaire client avec Candy"*
- *"Vérifie si l'API Candy est en ligne"*

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## Configuration avancée — avec `uvx`

Si tu préfères ne pas installer globalement :

```json
{
  "mcpServers": {
    "candy-ai": {
      "command": "uvx",
      "args": ["candy-mcp"]
    }
  }
}
```

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## Intégration avec d'autres clients MCP

### Cursor / VS Code

```json
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "candy-ai": {
        "command": "candy-mcp",
        "type": "stdio"
      }
    }
  }
}
```

### Via Python directement

```python
import subprocess
import sys

# Lance le serveur MCP en sous-processus
process = subprocess.Popen(
    [sys.executable, "-m", "candy_mcp.server"],
    stdin=subprocess.PIPE,
    stdout=subprocess.PIPE,
)
```

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## Architecture

```
Client MCP (Claude Desktop, Cursor…)
        │
        │ stdio (JSON-RPC 2.0)
        ▼
  candy-mcp (ce serveur)
        │
        │ candy-ai (Python)
        ▼
  Cédric8-Thinking API
  (candy-gate.hubworld.net)
```

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## Publier sa propre version

```bash
# 1. Cloner et modifier
git clone https://github.com/candy-gate/candy-mcp
cd candy-mcp

# 2. Build
pip install hatchling
python -m hatchling build

# 3. Publier sur PyPI
pip install twine
twine upload dist/*
```

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## Licence

MIT — Libre d'utilisation, y compris commerciale.

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> Propulsé par [Cédric8-Thinking](https://candy-gate.hubworld.net) · candy-ai v21
