AI и машинное обучение

Awesome Agent Skills

shadowrootdev

232

Разработчики часто тратят время на интеграцию отдельных инструментов в AI-ассистентов. Awesome Agent Skills решает эту задачу иначе. Сервер основан на коллекции VoltAgent Awesome Agent Skills. В неё вошли 100+ проверенных скиллов от Anthropic, Vercel, Trail of Bits, Hugging Face, Stripe, Expo и других компаний. Вы просто даёте команду, и ассистент сам находит нужный навык, запускает его и возвращает результат. Сервер работает по протоколу MCP. Теперь Claude, Copilot или другой MCP-агент может использовать готовые скиллы. Не нужно писать длинные промты, подключать десятки плагинов или разбираться в API каждой библиотеки. Всё доступно по одной команде.

Obsidian Sync MCP

es617

206

MCP-сервер, который подключает AI-агентов к вашему хранилищу Obsidian. Работает в двух режимах: Filesystem (читает .md-файлы напрямую с диска) и CouchDB (читает данные из базы, куда Obsidian синхронизирует заметки через плагин Self-hosted LiveSync). Во втором режиме сервер можно развернуть в облаке — доступ к заметкам сохранится, даже когда локальный Obsidian выключен. Подойдёт разработчикам и пользователям, которые хотят дать агенту (Claude, Copilot, кастомному ассистенту) контекст из своих заметок. База заметок становится источником знаний для AI.

Terminal MCP Server

aybelatchane

154

Terminal MCP Server — это инструмент для AI-агентов, которые должны взаимодействовать с терминальными приложениями. Принцип работы напоминает Playwright: вместо того чтобы «смотреть» на экран, AI получает структурированное представление состояния терминала — Terminal State Tree. Благодаря этому агент видит содержимое экрана, понимает текущий контекст (например, какая команда выполняется или какие данные отображаются) и отправляет в терминал нажатия клавиш или команды. Сервер подходит разработчикам, DevOps-инженерам и администраторам, которые используют AI-ассистентов для автоматизации задач в командной строке. Он работает с любыми текстовыми интерфейсами — от простого bash до интерактивных утилит вроде vim, htop или nano. Сценарии использования включают автоматизацию рутины, тестирование терминальных утилит, обучение работе с командной строкой и быстрый доступ к системам мониторинга. Всё это через естественный язык — вы описываете задачу, AI выполняет её через сервер.

Thunderbird CLI

vitalio-sh

154

MCP-сервер для Mozilla Thunderbird. Даёт AI-ассистентам полный доступ к почте: чтение, поиск, отправка, управление папками и вложениями. Главная особенность — конфиденциальность. Thunderbird сам обрабатывает аутентификацию. AI-агент не хранит пароли и не требует настройки IMAP/SMTP. Всё работает локально, без облаков и телеметрии. Все исходящие письма создаются в виде черновиков — сервер никогда не отправляет письма без явной команды пользователя. Протестирован на реальной нагрузке: 22 учётные записи, 249 000+ писем, 86 000+ непрочитанных — всё управляется через единый CLI. Разработчик: vitalio-sh.

Unity AI Bridge

butterlatte-zhang

144

Unity AI Bridge — MCP-сервер, который даёт AI-ассистентам прямой доступ к Unity Editor. Вместо того чтобы только читать и писать файлы, нейросеть может управлять сценой, объектами, ассетами, профилировщиком и запускать тесты. В основе — файловый IPC (Inter-Process Communication) без портов и зависимостей. Сервер написан на чистом Python (стандартная библиотека) и работает со всеми популярными AI-средами: Cursor, Claude Desktop, GitHub Copilot, Windsurf. Инструментов — 65, категорий — 15. Покрытие полного цикла разработки игры или приложения на Unity. Для кого: разработчики Unity, которые используют AI-ассистентов для ускорения работы с редактором. Позволяет не выходя из чата создавать объекты, настраивать материалы, запускать билды, анализировать производительность.

Engram Server

jamjet-labs

135

Engram-server — это MCP-сервер для долговременной памяти AI-агентов. Он извлекает факты из диалоговой истории, хранит их в виде структурированных записей и позволяет быстро находить нужную информацию. В основе сервера — гибридный механизм поиска, сочетающий полнотекстовый и семантический поиск, а также временной граф, отслеживающий связи между фактами во времени. Сервер написан на Rust и работает через протокол MCP с транспортом stdio. Он не требует внешних хранилищ для базовой работы — использует SQLite для локального хранения данных. Для продакшен-нагрузок можно подключить PostgreSQL. Engram-server подходит разработчикам, которые создают AI-агентов и хотят дать им долгосрочную память для сохранения контекста между сессиями.

ClawLink

ClawLink-HQ

114

ClawLink — это open-source интеграционный слой для AI-агентов. Он соединяет агента с реальными приложениями: Gmail, Slack, Notion, GitHub и ещё сотней сервисов. Разработчикам больше не нужно писать OAuth-флоу, хранить токены и адаптировать код под каждый API. ClawLink — это hosted-слой, который управляет авторизацией со своей стороны. Агент получает готовые инструменты для работы с почтой, кодом, документами и коммуникациями. Сервер совместим с OpenClaw, Hermes и любыми MCP-клиентами.

CodeWiki MCP — AI-generated docs for GitHub repos

izzzzzi

101

MCP-сервер для сервиса codewiki.google. Codewiki — это AI-сервис, который автоматически создаёт подробную wiki-документацию для репозиториев на GitHub. Подключите этот сервер к AI-ассистенту — и тот сможет искать репозитории, читать вики-страницы и отвечать на вопросы по коду. Разработчикам и DevOps не нужно вручную просматривать структуру проекта или читать устаревшие README. Ассистент сам найдёт нужную информацию в сгенерированной документации. Экономия времени на знакомство с незнакомой кодовой базой.

GDD - AI-Controlled Browser Farm

Cap-of-tea

101

GDD (Giggly-Dazzling-Duckling) — это ферма браузеров под управлением AI через MCP. Сервер запускает на вашем компьютере десятки изолированных экземпляров Chromium. Каждый экземпляр получает собственный профиль, куки, эмуляцию устройства, геолокацию и сетевые условия. В отличие от прямого использования Puppeteer или Playwright, GDD спроектирован для работы через естественный язык. Вы описываете сценарий тестирования, а AI-ассистент выполняет его через 36 встроенных MCP-инструментов. Это ускоряет проверку интерфейсов, сбор данных и регрессионное тестирование на разных устройствах.

GitLab MCP Server — dubuqingfeng

dubuqingfeng

95

GitLab MCP Server — это инструмент-посредник между GitLab и AI-ассистентами, работающими по протоколу MCP. Он решает задачу автоматизации рутинных операций с репозиторием: разработчику больше не нужно переключаться в веб-интерфейс, чтобы посмотреть Merge Request, провести код-ревью или найти файл. Достаточно описать задачу текстом — ассистент выполнит её через сервер. Сервер не просто даёт доступ к данным GitLab, в него встроена система умного код-ревью. Она анализирует код в зависимости от типа проекта — TypeScript, React, Python, Go и другие. Правила настраиваются через JSON: можно отключить встроенные или добавить свои для конкретного проекта. Дополнительно поддерживается отправка уведомлений в Lark.

Enquire MCP

oomkapwn

92

Enquire MCP подключает хранилище Obsidian к ИИ-агентам как долговременную память. Ваши заметки становятся общей базой знаний, которую помнят Claude, Cursor, ChatGPT и другие инструменты между сессиями. Сервер работает полностью локально, без обращений к облаку, и не привязывает вас к одному вендору. Это не просто обёртка над текстовым поиском — это полноценный RAG-движок. Он комбинирует BM25, векторные эмбеддинги и BGE-реранкер. Результаты точнее, чем у обычного полнотекстового поиска по файлам.

canicode

let-sunny

81

CanICode — MCP-сервер для анализа Figma-дизайнов перед передачей AI-кодогенератору. Он прогоняет макет через 39 детерминированных правил, находит расхождения и оценивает готовность к разработке. Результат — HTML-отчет с общим баллом и списком проблем. Сервер действует как интервью между дизайнером и AI. Вместо того чтобы AI-генератор угадывал поведение элементов на разных экранах, CanICode задает вопросы на естественном языке: «Как должны вести себя три карточки, когда экран станет узким?» Дизайнер отвечает, ответы сохраняются в Figma как структурированные аннотации в Dev Mode. При следующей генерации кодогенератор видит их и использует как точную спецификацию. Никакого CSS, никаких селекторов — только ответы на естественном языке. Это экономит время и токены, а верстка совпадает с задумкой дизайнера.