微软开源的 MCP 教程「GitHub 热点速览」

上周，最大的开源新闻就是 OpenAI 开源了 gpt-oss 推理模型。尽管模型能力不俗，但似乎并未带来“颠覆性”突破，也许是我们对大模型开源已经有些“审美疲劳”了。

说回本周的热门开源项目，KittenTTS 是一款小巧却高质量的英文文本转语音模型，凭借自然流畅的语音效果，一周内收获了 6k Star。谷歌开源的 LangExtract 则利用大模型，通过简短提示和少量示例，能从非结构化文本中高效提取结构化信息。此外，微软开源的 MCP 教程，系统地帮助开发者掌握 MCP 原理与最佳实践。还有无需编写代码、可一键集成登录界面的身份认证中间件 Tinyauth。
最后，精准的网页内容截图库 snapdom 和开源的网页双语对照翻译浏览器插件，也是不错的开源项目。

• 本文目录
  
  
  
  • 1. 热门开源项目
    
    
    
    • 1.1 开源的零代码身份认证中间件：Tinyauth
      
    • 1.2 开源的网页双语对照翻译工具：kiss-translator
      
    • 1.3 基于大模型的智能文本提取库：LangExtract
      
    • 1.4 轻量小巧的文本转语音模型：KittenTTS
      
    • 1.5 微软开源的 MCP 教程：mcp-for-beginners
      
    
    
  • 2. HelloGitHub 热评
    
    
    
    • 2.1 精准的网页内容截图库：snapdom
      
    • 2.2 在浏览器中运行的 JupyterLab：JupyterLite
      
    
    
  • 3. 结尾
    
  
  

1. 热门开源项目

1.1 开源的零代码身份认证中间件：Tinyauth

主语言：Go，Star：4.4k，周增长：700
这是一个 Go 语言开发的极简认证中间件，可通过 Docker 快速部署。它能为任何 Web 应用或服务一键添加登录界面或 OAuth 登录（Google、GitHub 等），无需修改现有代码，可无缝集成到 Traefik、Caddy、Nginx 等主流反向代理，极大简化了安全登录的实现流程。

GitHub 地址→github.com/steveiliop56/tinyauth

1.2 开源的网页双语对照翻译工具：kiss-translator

主语言：JavaScript，Star：6.3k，周增长：2.2k
这是一款开源的双语对照翻译浏览器插件。它为用户提供网页内容的快速双语对照翻译功能，便于在阅读外语网页时同步查看原文与译文，支持多翻译引擎（Google、DeepL、OpenAI 等）一键切换，且全部在本地调用 API，不经过第三方服务器、保护隐私。

GitHub 地址→github.com/fishjar/kiss-translator

1.3 基于大模型的智能文本提取库：LangExtract

主语言：Python，Star：8.1k，周增长：4k
这是一款由 Google 开源的 Python 库，可实现自动识别和提取文本内容。它内置源文本的精确定位与交互式可视化功能。用户只需提供简短提示和少量示例，便可借助大型语言模型（如 Gemini）从非结构化文本中高效、精准地提取结构化信息。

1. import langextract as lx
2. import textwrap
4. # 1. Define the prompt and extraction rules
5. prompt = textwrap.dedent("""\
6.     Extract characters, emotions, and relationships in order of appearance.
7.     Use exact text for extractions. Do not paraphrase or overlap entities.
8.     Provide meaningful attributes for each entity to add context.""")
10. # 2. Provide a high-quality example to guide the model
11. examples = [
12.     lx.data.ExampleData(
13.         text="ROMEO. But soft! What light through yonder window breaks? It is the east, and Juliet is the sun.",
14.         extractions=[
15.             lx.data.Extraction(
16.                 extraction_,
17.                 extraction_text="ROMEO",
18.                 attributes={"emotional_state": "wonder"}
19.             ),
20.             lx.data.Extraction(
21.                 extraction_,
22.                 extraction_text="But soft!",
23.                 attributes={"feeling": "gentle awe"}
24.             ),
25.             lx.data.Extraction(
26.                 extraction_,
27.                 extraction_text="Juliet is the sun",
28.                 attributes={"type": "metaphor"}
29.             ),
30.         ]
31.     )
32. ]

复制代码

GitHub 地址→github.com/google/langextract

1.4 轻量小巧的文本转语音模型：KittenTTS

主语言：Python，Star 6.8k，周增长：6k
这是一款轻量级文本转语音（TTS）模型，体积小于 25MB、无需 GPU 即可流畅运行。它能够将文本高质量地转换为自然流畅的语音，支持多种音色，适用于多种设备和场景。

GitHub 地址→github.com/KittenML/KittenTTS

1.5 微软开源的 MCP 教程：mcp-for-beginners

主语言：Other，Star 8.6k，周增长：600
该项目是微软开源的 MCP 基础教程，内容围绕 Python、.NET、Java、TypeScript 等多种编程语言，通过丰富的代码实例与系统化的学习路径，帮助开发者掌握 MCP 原理与最佳实践。

GitHub 地址→github.com/microsoft/mcp-for-beginners

2. HelloGitHub 热评

在此章节中，我们将为大家介绍本周 HelloGitHub 网站上的热门开源项目，我们不仅希望您能从中收获开源神器和编程知识，更渴望“听”到您的声音。欢迎您与我们分享使用这些开源项目的亲身体验和评价，用最真实反馈为开源项目的作者注入动力。

2.1 精准的网页内容截图库：snapdom

主语言：JavaScript
这是一个高效的网页截图 JavaScript 库，可将网页上的任意 Dom 元素快速、精确地转化为高质量图片，并支持导出为 PNG、JPG、WebP 或 Canvas 格式，适用于网页自动化测试、生成预览图、内容保存等场景。

项目详情→hellogithub.com/repository/zumerlab/snapdom

2.2 在浏览器中运行的 JupyterLab：JupyterLite

主语言：TypeScript
这是一个完全在浏览器中运行的 JupyterLab，无需安装 Python 或配置服务器。它提供在线交互式 Python 编程环境，可作为静态文件部署到任何静态网站托管平台（如 GitHub Pages）。

项目详情→hellogithub.com/repository/jupyterlite/jupyterlite

3. 结尾

以上就是本期「GitHub 热点速览」的全部内容，希望这些开源项目能激发你的兴趣，帮助你找到下一个想要尝试的工具！如果你也发现了好玩、有趣的 GitHub 开源项目想要分享，欢迎来 HelloGitHub 与我们交流心得、讨论使用体验。
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