AI Toolkit

MCP серверы, LSP, скиллы, плагины, AI-модели и другие инструменты

169 инструментов

DSPy

v3.2.1
Framework Dev Tools Open Source

by Stanford NLP (open source)

✔ Python 3.10+, любые LLM через API

Фреймворк для программирования языковых моделей вместо их промптирования. Вместо написания промптов вручную — описываете задачу через сигнатуры и пайплайны, а DSPy оптимизирует промпты автоматически. Концепции: …

# pip: pip install dspy # Пример: import dspy lm = dspy.LM("anthropic/claude-opus-4-5") dspy.configure(lm=lm) class QA(dspy.Signature): """Ответ на вопрос.""" question: str = dspy.InputField() answer: str = dspy.OutputField() qa = dspy.ChainOfThought(QA) print(qa(question="Что такое RAG?").answer)

DesktopCommander MCP

v0.2.43
MCP MCP Servers Open Source

by wonderwhy-er (community)

✔ Claude Desktop, Claude Code, OpenCode, любой MCP-клиент

Мощный MCP-сервер для управления рабочим столом: выполнение команд, работа с файлами, управление процессами и редактирование кода. Один из самых популярных community MCP-серверов — альтернатива Claude …

# Claude Desktop — claude_desktop_config.json: ```json { "mcpServers": { "desktop-commander": { "command": "npx", "args": ["@wonderwhy-er/desktop-commander"] } } } ``` # Claude Code (CLI): ```bash claude mcp add desktop-commander -- npx @wonderwhy-er/desktop-commander ``` # OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json: ```json { "mcp": { "desktop-commander": { "type": "local", "command": ["npx", "@wonderwhy-er/desktop-commander"] } } } ```

Dify

v1.16.0
Framework Dev Tools Open Source

by LangGenius

✔ OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama/vLLM и др.

Открытая платформа для визуальной разработки agentic-приложений на LLM: конструктор workflow, RAG-пайплайны, управление промптами и моделями — всё в едином рабочем пространстве без необходимости писать инфраструктурный …

git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker cp .env.example .env docker compose up -d # Веб-интерфейс на localhost

E2B

v0.1.4
Tool Dev Tools Open Source

by E2B

✔ Python, JavaScript SDK, любые LLM-агенты

Открытые облачные песочницы для безопасного выполнения кода, сгенерированного AI-агентами: изолированные микро-VM поднимаются за доли секунды, дают агенту полноценную файловую систему и рантайм, не рискуя основной …

pip install e2b-code-interpreter # либо: npm install @e2b/code-interpreter python3 -c " from e2b_code_interpreter import Sandbox sbx = Sandbox() execution = sbx.run_code('print(1+1)') print(execution.logs) "

Exa MCP Server

v1.0.4
MCP MCP Servers Freemium

by Exa Labs

✔ Claude Desktop, Claude Code, OpenCode, любой MCP-клиент

MCP-сервер для веб-поиска через Exa AI — поисковик, оптимизированный для нейросетей. В отличие от обычных поисковых API, Exa возвращает не ссылки, а релевантные текстовые фрагменты …

# Требование: Node.js 18+, API-ключ Exa (exa.ai) # npx (без установки) npx exa-mcp-server # Глобальная установка npm install -g exa-mcp-server # Claude Desktop — claude_desktop_config.json { "mcpServers": { "exa": { "command": "npx", "args": ["-y", "exa-mcp-server"], "env": { "EXA_API_KEY": "your-exa-api-key" } } } } # Claude Code (CLI) claude mcp add exa --env EXA_API_KEY=your-key -- npx -y exa-mcp-server # OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json { "mcp": { "exa": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "exa-mcp-server"], "environment": { "EXA_API_KEY": "your-exa-api-key" } } } } # Получить API-ключ: https://exa.ai (есть бесплатный тариф 1000 запросов/мес)

FastMCP

v3.4.3
MCP MCP Servers Open Source

Python-фреймворк для быстрого создания MCP-серверов. Декораторы @mcp.tool, @mcp.resource, @mcp.prompt — минимальный бойлерплейт. Поддерживает HTTP/SSE и stdio транспорты, встроенное тестирование, composition нескольких серверов.

# Claude Desktop — claude_desktop_config.json: { "mcpServers": { "fastmcp-fs": { "command": "uvx", "args": ["fastmcp", "run", "filesystem_server.py"] } } } # Claude Code (CLI): claude mcp add fastmcp-fs -- uvx fastmcp run filesystem_server.py # OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json: { "mcp": { "fastmcp-fs": { "type": "local", "command": ["uvx", "fastmcp", "run", "filesystem_server.py"] } } }

Fetch MCP

MCP MCP Servers Open Source

MCP-сервер для HTTP-запросов и скрейпинга веб-страниц. Загружает URL, извлекает контент страниц, конвертирует HTML в Markdown для удобного потребления LLM.

# Claude Desktop — claude_desktop_config.json: { "mcpServers": { "fetch": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch"] } } } # Claude Code (CLI): claude mcp add fetch -- uvx mcp-server-fetch # OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json: { "mcp": { "fetch": { "type": "local", "command": ["uvx", "mcp-server-fetch"] } } }

Figma Context MCP

v0.13.2
MCP MCP Servers Open Source

MCP-сервер для связи Claude с Figma: передаёт дизайн-контекст в LLM, позволяет генерировать код компонентов напрямую из макетов без copy-paste.

Требуется Figma API Key: Figma → Settings → Account → Access tokens. # Claude Desktop — claude_desktop_config.json: { "mcpServers": { "figma": { "command": "npx", "args": ["-y", "figma-developer-mcp", "--figma-api-key=ВАШ_КЛЮЧ", "--stdio"] } } } # Claude Code (CLI): claude mcp add figma -- npx -y figma-developer-mcp --figma-api-key=ВАШ_КЛЮЧ --stdio # OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json: { "mcp": { "figma": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "figma-developer-mcp", "--figma-api-key=ВАШ_КЛЮЧ", "--stdio"] } } }

Firecrawl MCP

v3.2.1
MCP MCP Servers Open Source

MCP-сервер Firecrawl для интеллектуального веб-скрапинга: crawl, scrape, extract структурированных данных с сайтов прямо в AI-агент через единое API.

Требуется Firecrawl API Key: https://www.firecrawl.dev # Claude Desktop — claude_desktop_config.json: { "mcpServers": { "firecrawl": { "command": "npx", "args": ["-y", "firecrawl-mcp"], "env": { "FIRECRAWL_API_KEY": "fc-ВАШ_КЛЮЧ" } } } } # Claude Code (CLI): claude mcp add firecrawl -e FIRECRAWL_API_KEY=fc-ВАШ_КЛЮЧ -- npx -y firecrawl-mcp # OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json: { "mcp": { "firecrawl": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "firecrawl-mcp"], "environment": { "FIRECRAWL_API_KEY": "fc-ВАШ_КЛЮЧ" } } } }

FreeCAD MCP

v0.1.19
MCP MCP Servers Open Source

MCP-сервер для FreeCAD: AI-агент создаёт и редактирует параметрические 3D-модели, управляет деталями и сборками через Python API. Превращает FreeCAD в инструмент с голосовым/текстовым управлением.

# Требуется: FreeCAD 1.0+ # Шаг 1 — установить MCP-сервер: pip install freecad-mcp # Шаг 2 — включить сервер внутри FreeCAD: # В FreeCAD: Tools → Macro → запустить скрипт из репо (freecad_mcp_server.py) # Или установить как FreeCAD Add-on через Addon Manager # Claude Desktop — claude_desktop_config.json: { "mcpServers": { "freecad": { "command": "uvx", "args": ["freecad-mcp"] } } } # Claude Code (CLI): claude mcp add freecad -- uvx freecad-mcp # OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json: { "mcp": { "freecad": { "type": "local", "command": ["uvx", "freecad-mcp"] } } }

GH Issues Auto-Fixer

v2026.6.11
Skill AI Assistants Open Source

SKILL.md-инструкция для AI-агентов: автоматическое закрытие GitHub issues. 6-фазный воркфлоу: фильтрация issues → проверка веток → параллельный запуск суб-агентов → реализация фикса → открытие PR → …

# Claude Code — скачать SKILL.md в папку скиллов: mkdir -p ~/.claude/skills/gh-issues-auto-fixer curl -o ~/.claude/skills/gh-issues-auto-fixer/SKILL.md \ https://mcpmarket.com/tools/skills/gh-issues-auto-fixer/download # Или синхронизировать через mcpmarket CLI (если установлен): npx @mcpmarket/cli skills sync gh-issues-auto-fixer # После установки в Claude Code использовать: # /gh-issues или "use gh-issues skill to fix issue #42"

GPT Researcher

v3.6.0
Assistant AI Assistants Open Source

by Assaf Elovic (open source)

✔ OpenAI, Anthropic и другие LLM, Tavily/поисковые API

Автономный исследовательский агент: получает тему и самостоятельно проводит многошаговое веб-исследование, критически сопоставляет источники и выдаёт связный, подробно процитированный отчёт — то, на что у человека …

pip install gpt-researcher export OPENAI_API_KEY=... export TAVILY_API_KEY=... python3 -c " from gpt_researcher import GPTResearcher import asyncio researcher = GPTResearcher('тема исследования', 'research_report') asyncio.run(researcher.conduct_research()) "