🚀 最小化极大（Minimax）项目介绍
Minimax 是一个基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）构建的开源工具。它旨在简化人工智能模型的集成与管理，通过统一接口实现多种 AI 模型的无缝协作，为开发者提供了高效便捷的 AI 模型使用体验。
🚀 快速开始
Minimax 是基于模型上下文协议（MCP）构建的开源工具，可简化人工智能模型的集成与管理，实现多模型的无缝协作。你可以通过以下命令快速安装：
pip install minimax
安装完成后，建议使用 Python 3.6 或以上版本，并设置以下环境变量：
MINIMAX_API_KEY：你的 Minimax 平台 API 密钥。MINIMAX_GROUP_ID：项目组 ID。
✨ 主要特性
- 多模型支持：兼容主流 AI 模型，包括但不限于语言模型、视觉模型和强化学习模型。
- 分布式架构：支持多进程、多线程运行模式，具备高扩展性。
- 动态加载：允许在运行时加载新模型，无需重启服务。
- 监控与管理：提供实时监控功能，便于管理和维护。
📦 安装指南
快速安装
使用以下命令进行快速安装：
pip install minimax
环境配置
建议使用 Python 3.6 或以上版本。安装完成后，请设置以下环境变量：
MINIMAX_API_KEY：你的 Minimax 平台 API 密钥。MINIMAX_GROUP_ID：项目组 ID。
📚 详细文档
配置说明
核心配置文件
核心配置文件位于 $HOME/.minimax/config.json，默认内容如下：
{
"api_key": "",
"group_id": "",
"model_cache_size": 1024,
"log_level": "INFO"
}
扩展插件支持
可通过自定义插件实现功能扩展。插件目录为 $HOME/.minimax/plugins。
MCP 接口规范
图像生成接口
{
"type": "image",
"prompt": "描述图像内容的字符串",
"width": 512,
"height": 512,
"samples": 4
}
文本转语音（TTS）接口
{
"text": "输入文本",
"voice_id": "male-qn-qingse",
"format": "mp3",
"sample_rate": 32000,
"channels": 1
}
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证，允许自由使用、修改和分发。
贡献指南
欢迎各位贡献代码！请通过 GitHub 提交 Pull Request。
致谢
感谢以下项目的大力支持：
- Minimax API 提供强大的 AI 模型支持。
- 模型上下文协议 制定的 MCP 标准。