Omnispindle
Omnispindle é um servidor MCP leve projetado para permitir que um cursor local adicione itens a uma lista de tarefas MongoDB de forma eficiente usando o protocolo FastMCP.
Adicionado em:
Criado por:
Apr 26 2025
Omnispindle
Omnispindle é um servidor MCP leve projetado para permitir que um cursor local adicione itens a uma lista de tarefas MongoDB de forma eficiente usando o protocolo FastMCP.
Adicionado em:
Created by:
Apr 26 2025
Dan Edens
Em Destaque
O que é Omnispindle?
Omnispindle funciona como um servidor FastMCP que recebe solicitações de tarefas de agentes locais para adicionar, recuperar e gerenciar itens de tarefas armazenados no MongoDB. Ele se integra com o projeto Swarmonomicon para gerenciamento de tarefas e comunicação entre agentes, suportando clientes MQTT e Python. Projetado com Python, garante que as tarefas sejam tratadas em tempo real, tornando-se ideal para desenvolvedores e equipes que gerenciam listas de tarefas ou integram MCP com operações de banco de dados de forma contínua.
Quem usará Omnispindle?
- Desenvolvedores
- Gerentes de Projeto
- Equipes de Gerenciamento de Tarefas
- Entusiastas de Automação
Como usar Omnispindle?
- Passo 1: Clone o repositório do GitHub.
- Passo 2: Instale as dependências usando os arquivos de requisitos fornecidos.
- Passo 3: Configure seu URI do MongoDB e as configurações do banco de dados no arquivo .env.
- Passo 4: Inicie o servidor FastMCP com o comando: python -m src.Omnispindle.
- Passo 5: Use o cliente Python FastMCP ou MQTT para enviar solicitações add_todo.
- Passo 6: Monitore e gerencie os itens de tarefas armazenados no MongoDB por meio do servidor.
Características e Benefícios Principais de Omnispindle
Principais recursos
- Receber solicitações de tarefas via FastMCP
- Armazenar e recuperar tarefas no MongoDB
- Integrar com Swarmonomicon
- Suportar MQTT para atualizações em tempo real
Os benefícios
- Permite automação de gerenciamento de tarefas locais
- Integração sem costura com MongoDB
- Suporta protocolos de comunicação em tempo real
- Configuração flexível com Docker e configuração de ambiente
Principais Casos de Uso & Aplicações de Omnispindle
- Automatizar a adição de tarefas em fluxos de trabalho de projetos
- Gerenciar listas de tarefas pessoais ou de equipe
- Integrar MCP com processamento de tarefas baseado em banco de dados
- Atualizações e recuperação de tarefas em tempo real para aplicações
FAQs sobre Omnispindle
Desenvolvedor
- DanEdens
Você também pode gostar：
Ferramentas de Desenvolvimento
Um aplicativo desktop para gerenciar interações entre servidor e cliente com funcionalidades abrangentes.
Um servidor Model Context Protocol para o Eagle que gerencia a troca de dados entre o aplicativo Eagle e fontes de dados.
Um cliente baseado em chat que integra e utiliza várias ferramentas MCP diretamente dentro de um ambiente de chat para aumentar a produtividade.
Uma imagem Docker hospedando vários servidores MCP acessíveis por meio de um ponto de entrada unificado com integração de supergateway.
Fornece acesso ao saldo de contas do YNAB, transações e criação de transações através do protocolo MCP.
Um servidor MCP rápido e escalável para gerenciar operações de negociação em tempo real para múltiplos clientes da Zerodha.
Um cliente SSH remoto que facilita o acesso seguro baseado em proxy aos servidores MCP para utilização de ferramentas remotas.
Um servidor MCP baseado em Spring que integra capacidades de IA para gerenciar e processar protocolos de comunicação de mods do Minecraft.
Um cliente MCP minimalista com recursos essenciais de chat, suportando múltiplos modelos e interações contextuais.
Um servidor MCP seguro que permite aos agentes de IA interagir com o aplicativo Authenticator para códigos 2FA e senhas.
Bancos de Dados
Um cliente para gerenciar e interagir com MCPs no Chainlit, permitindo consultas a banco de dados, gerenciamento de visualizações e configuração de banco de dados.
Uma ferramenta que detecta, registra e documenta automaticamente mudanças de esquema em bancos de dados Supabase PostgreSQL.
Conecta LLMs ao Firebolt Data Warehouse para consultas autônomas, acesso a dados e geração de insights.
Uma ferramenta cliente projetada para facilitar a gestão de consultas SQL e interações com banco de dados para usuários empresariais.
Um MCP para habilitar a análise e consulta de despesas em linguagem natural sobre bancos de dados SQLite para registros de despesas.
Um cliente MCP baseado em Python para PostgreSQL, permitindo integração perfeita de bancos de dados PostgreSQL em fluxos de trabalho MCP.
Um servidor para permitir acesso seguro e de alto desempenho aos clusters PolarDB do Alibaba Cloud usando o protocolo MCP.
Um cliente MCP de linha de comando que permite interações em linguagem natural com bancos de dados SQLite através da API LLM.
Um servidor que permite a execução direta de consultas SQL em bancos de dados PostgreSQL, suportando consultas parametrizadas e timeouts.
Um servidor MCP baseado em Go que permite que modelos de IA interajam com bancos de dados MySQL para consultas e gerenciamento.
Conhecimento e Memória
Uma implementação de servidor que suporta o Protocolo de Contexto de Modelo, integrando as capacidades de IA industrial da CRIC.
Uma interface de chat baseada em Next.js conectando-se a servidores MCP com chamadas de ferramentas e UI estilizada.
Um projeto educacional demonstrando a implementação de servidor e cliente MCP usando SDKs Python e TypeScript.
Um cliente MCP baseado em Spring Boot que demonstra como lidar com solicitações e respostas de chat em um aplicativo robusto.
Aplicativo Spring Boot que fornece uma API REST para inferência de IA e gerenciamento de banco de conhecimento com integração de modelo de linguagem.
Um servidor que executa comandos AppleScript, fornecendo controle total sobre automações macOS remotamente.
Um servidor MCP para gerenciar notas com recursos como visualização, adição, exclusão e pesquisa de notas no Claude Desktop.
Busca os conhecimentos mais recentes de deepwiki.com, converte páginas para Markdown e fornece saídas estruturadas ou um único documento.
Uma biblioteca cliente que permite a interação em tempo real baseada em SSE com servidores MCP da Notion através de uma configuração local.
Fornece memória de longo prazo para LLMs, armazenando e recuperando informações contextuais por meio de padrões MCP.