GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
Warning The current page still doesn't have a translation for this language. But you can help translating it: Contributing. FastAPI doesn't require you to use a SQL (relational) database. But you can use any database that you want. Here we'll see an example using SQLModel. SQLModel is built on top of SQLAlchemy and Pydantic. It was made by the same author of FastAPI to be the perfect match for Fas
SQLAlchemy 2.0 - Major Migration Guide — SQLAlchemy 2.0 Documentation
Note for Readers SQLAlchemy 2.0’s transition documents are separated into two documents - one which details major API shifts from the 1.x to 2.x series, and the other which details new features and behaviors relative to SQLAlchemy 1.4: SQLAlchemy 2.0 - Major Migration Guide - this document, 1.x to 2.x API shifts What’s New in SQLAlchemy 2.0? - new features and behaviors for SQLAlchemy 2.0 Readers
PythonとFlaskの魔法：Webアプリ開発を効率化するFlaskとの連携 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
### PythonのWebアプリケーションフレームワークとして広く利用されているFlaskは、シンプルで柔軟な構造により、開発者に優れた自由度を提供しています。この記事では、PythonとFlaskの連携に焦点を当て、具体的なコード例を交えつつ、Flaskを使用したWebアプリケーションの開発手法や豆知識を掘り下げていきます。 Flaskとは何か FlaskはPythonの軽量なWebアプリケーションフレームワークで、マイクロフレームワークの一種です。シンプルながらも強力で、必要最低限の機能を提供しつつ、拡張機能を導入することで柔軟に機能を拡張できます。これにより、小規模なプロジェクトから大規模なアプリケーションまで、幅広い開発ニーズに対応できます。 Flaskの基本的な機能 Flaskが提供する基本的な機能を理解することで、開発の初めての一歩を踏み出すことができます。以下に、Flask
How to get started DDD & Onion-Architecture in Python web application
I've also written a git of it on README. But in some ways, DDD is too difficult for us to understand; I would like to explain this architecture. Motivation My day job is to develop apps for smartphones using Flutter. In this development, I've adopted DDD with Onion architecture. This approach has worked well so far. On the other hand, the requirements of a native application are more complex than
はじめに こんにちは。Acompanyの田中(@tkrk_p)です。本記事はAcompany5周年アドベントカレンダー19日目の記事となります。 1日前の記事はこちら↓ 本記事では、先日ベータリリースされたデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2を紹介します。 Pydanticとは Samuel Colvin氏によって2017年に開発されたPythonのデータパース・変換ライブラリです。Pythonの型アノテーションを使用してデータモデルを定義し、入力データの検証や型変換、データのシリアライズ（シリアル化）およびデシリアライズ（逆シリアル化）などの便利な機能を提供しています。 2023年6月現在で月間 7,000 万件以上ダウンロードされていることから、ここ数年で非常に注目されていることがわかります。（ちなみにDjangoのダウンロード数は月間約950万件） PyPIでのDjango
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SQL (Relational) Databases - FastAPI
FastAPIを支えるデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2がベータリリースされたので使ってみた