OpenAPI Tool Servers
OpenAPI Tool Servers предлагает эталонные реализации, которые помогают разработчикам быстро развернуть и интегрировать внешние инструменты в ИИ-рабочие процессы с использованием стандарта OpenAPI, обеспечивая совместимость и безопасность.
Добавлено:
Создано:
Apr 17 2025
OpenAPI Tool Servers предлагает эталонные реализации, которые помогают разработчикам быстро развернуть и интегрировать внешние инструменты в ИИ-рабочие процессы с использованием стандарта OpenAPI, обеспечивая совместимость и безопасность.
Добавлено:
Created by:
Apr 17 2025
Open WebUI
Рекомендуемые
Что такое OpenAPI Tool Servers?
Этот репозиторий предоставляет эталонные реализации серверов инструментов OpenAPI, предназначенные для легкой и безопасной интеграции внешних инструментов в агентов и рабочие процессы больших языковых моделей (LLM). Он использует широко принятые спецификации OpenAPI, позволяя разработчикам разворачивать RESTful API для различных функций, таких как управление файловой системой, память, данные о погоде и веб-поиск. Реализации построены с помощью FastAPI и Docker, что упрощает быструю настройку и развертывание. Участие в этой экосистеме помогает создать более открытую, совместимую среду для интеграции инструментов ИИ, уменьшая патентные барьеры и содействуя улучшениям, основанным на сообществе.
Кто будет использовать OpenAPI Tool Servers?
- Разработчики ИИ
- Интеграторы систем
- Исследователи
- Участники с открытого кода
- Инженеры DevOps
Как использовать OpenAPI Tool Servers?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub
- Шаг 2: Выберите конкретную реализацию сервера (например, файловая система, погода)
- Шаг 3: Установите зависимости с помощью pip или Docker
- Шаг 4: Запустите сервер локально или разверните его на облачной платформе
- Шаг 5: Настройте вашего ИИ-агента или клиента для подключения к URL-адресу сервера
Ключевые Особенности и Преимущества OpenAPI Tool Servers
Основные функции
- Доступ к файловой системе
- Управление репозиториями Git
- Память и граф знаний
- Предоставление данных о погоде
- Получение информации о пользователе
- Поиск в сети и извлечение
- Запросы к базе данных
Преимущества
- Стандартизированные интерфейсы OpenAPI
- Безопасное и простое развертывание
- Поддерживает широкий спектр функций
- Вклад сообщества и расширения
- Совместимость с существующими API
Основные Сценарии Использования и Приложения OpenAPI Tool Servers
- Интеграция управления локальной файловой системой в ИИ-рабочие процессы
- Открытие репозиториев Git для управления версиями и поиска
- Предоставление текущей информации о погоде ИИ-агентам
- Управление памятью для хранения постоянного знания
- Извлечение веб-контента для исследований и анализа
Часто Задаваемые Вопросы о OpenAPI Tool Servers
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Клиентская и серверная настройка, облегчающая коммуникацию GitLab SSE через супер-шлюз для получения обновлений в реальном времени.
Кроссплатформенный менеджер пакетов, предназначенный для эффективного и бесшовного управления всеми серверами MCP.
Демонстрационный проект, показывающий, как создать клиентский агент MCP для подключения к внешним сервисам через протокол MCP.
Реализует сервер и клиент MCP с использованием FastMCP и LangChain для структурированной асинхронной коммуникации.