PraisonAI

PraisonAI

MervinPraisonMIT
8k звёзд1.2k форков
PraisonAI — это фреймворк для создания автономных AI-агентов с саморефлексией и мультиагентной координацией. MCP-сервер PraisonAI подключает этих агентов к AI-ассистентам через Model Context Protocol. Вы получаете 24/7 рабочую силу: агенты сами исследуют, планируют и выполняют задачи. Для запуска достаточно пяти строк кода. Сервер подходит разработчикам и DevOps-инженерам, которые хотят автоматизировать сложные процессы, интегрировать агентов в свои инструменты и масштабировать AI-воркфлоу.
Ai-mlDevelopment
Открыть на GitHub

Установка

uvx praisonai

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • РазработчикMervinPraison
  • ЛицензияMIT

Технологии

  • Языки
    Python
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Создание агентов с саморефлексией — агент анализирует ошибки и корректирует действия.
  • Мультиагентная координация: несколько агентов работают совместно, распределяя задачи.
  • Подключение внешних инструментов: веб-поиск (Tavily, SerpAPI), парсинг страниц, выполнение Python-кода, вызов REST API.
  • Встроенная поддержка MCP — агенты используют любые MCP-серверы как свои инструменты.
  • Dashboard и AgentFlow — визуальный мониторинг выполнения задач в реальном времени.
  • Гибкая настройка промптов и контекста для каждого агента.
  • Развёртывание одной командой: uvx praisonai.
  • Поддержка различных LLM-провайдеров: OpenAI, Anthropic, Ollama и других.

Как подключить

  1. Установите сервер через UV: uvx praisonai
  2. В вашем MCP-клиенте (Claude Desktop, VS Code) добавьте конфигурацию: { "mcpServers": { "praisonai": { "command": "uvx", "args": ["praisonai"] } } }
  3. Перезапустите клиент. В интерфейсе появится сервер PraisonAI с набором инструментов.

Для работы с веб-поиском установите переменные окружения, например TAVILY_API_KEY.

Примеры запросов

  • «Найди последние статьи о MCP протоколе и составь краткое резюме по каждой».
  • «Создай мультиагента: первый агент собирает требования, второй пишет код, третий тестирует».
  • «Запусти агента саморефлексии, чтобы проанализировать этот Python-скрипт и предложить улучшения».
  • «Собери данные с сайта документации LangChain и сохрани в файл agents.json».

Технические детали

  • Язык: Python
  • Транспорт: stdio
  • Лицензия: MIT
  • Установка: uvx praisonai
  • Среда: uv (рекомендуется) или pip
  • Совместимость: Claude Desktop, VS Code, любое приложение с поддержкой MCP

Поделиться