ruv-swarm

ruv-swarm

ruvnetMIT
360 звёзд109 форков
ruv-swarm — модуль оркестрации нейросетей из экосистемы ruv-FANN. Он реализует принцип «эфемерного интеллекта»: AI-ассистент через MCP создаёт лёгкую нейросеть под конкретную задачу, решает её и сразу уничтожает сеть. Никакого постоянного потребления памяти, никакого GPU. В отличие от классических серверов, которые просто вызывают API крупных моделей, ruv-swarm сам порождает микро-нейросети. Каждая сеть использует WebAssembly для ускорения на обычном процессоре. Результат — 84.8% решённых задач на тесте SWE-Bench, что на 14.5 пункта выше Claude 3.7. Весь фреймворк написан на Rust без единого unsafe-блока.
Ai-ml
Открыть на GitHub

Установка

npx -y ruv-swarm

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикruvnet
  • ЛицензияMIT

Технологии

  • Языки
    Rust
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Генерация нейросетей на лету под конкретную задачу — сеть существует ровно до получения ответа
  • Оркестрация роя нейросетей (Swarm Intelligence) для параллельного решения сложных задач
  • Ускорение вычислений через WebAssembly (WASM) без использования GPU
  • Композиция нейросетей: смешивание различных архитектур как деталей конструктора LEGO
  • Работа с 27+ моделями прогнозирования из модуля Neuro-Divergent (LSTM, N-BEATS, Transformers)
  • Поддержка любых MCP-клиентов через протокол stdio
  • Кроссплатформенность: Windows, macOS, Linux
  • Автоматическая очистка памяти после завершения задачи

Как подключить

Установите сервер глобально через npm или запускайте через npx без установки:

npx -y ruv-swarm

Или установите пакет:

npm install -g ruv-swarm

Для Claude Desktop добавьте в конфигурацию claude_desktop_config.json:

{ "mcpServers": { "ruv-swarm": { "command": "npx", "args": ["-y", "ruv-swarm"] } } }

После добавления перезапустите клиент. Сервер готов к работе.

Примеры запросов

  • «Создай эфемерную нейросеть для анализа этого JSON и найди аномалии в структуре данных»
  • «Разверни рой из трёх сетей: первая анализирует архитектуру базы данных, вторая пишет SQL-запросы, третья проверяет их на уязвимости»
  • «Спрогнозируй продажи на следующий квартал на основе исторических данных через модель N-BEATS из Neuro-Divergent»
  • «Выполни рефакторинг модуля аутентификации: создай сеть для оценки кода, внеси правки и проверь результат»

Технические детали

  • Язык разработки: Rust (без unsafe-кода)
  • Транспорт: stdio (MCP)
  • Лицензия: MIT (открытый исходный код)
  • Ускорение: WebAssembly (WASM)
  • Совместимые клиенты: Claude Desktop, VS Code, JetBrains, Cursor, любые MCP-хосты
  • Репозиторий: github.com/ruvnet/ruv-FANN

Поделиться