#MCP (20)

anomalyco/opencode(原 sst/opencode,210k★,MIT)把编码 agent 拆成客户端与服务器两层:服务器暴露 OpenAPI 3.1 与从 spec 生成的 SDK,TUI 只是它的一个远程前端,于是同一会话能被终端、IDE、GitHub Actions 与 ACP 客户端(Zed)共同驱动。75+ provider 经 AI SDK 与 Models.dev 接入,OpenCode Zen 给测过再上的精选网关;35+ 内置 LSP 默认关闭,文档明写「不总是净收益」;skills 同时认 .opencode、.claude、.agents 三套根目录;权限三态 allow/ask/deny。它代表开源编码 agent 里工程化最彻底的一支:接口先于界面。

AI Coding Agent开源TUI

TypeScript211k28k816

官方与合集ComposioHQ/awesome-claude-skills精选

1000+ skill 的精选索引，外加一个真正独特的 connect-apps 插件

编辑判断它没有一行命令能装完整仓，正确用法是当发现层：清单解决「有什么」，不解决「值不值得用」。真正别处拿不到的是 connect-apps-plugin——单一 MCP 端点接 1000+ 集成，自带认证、团队级 ACL 与审计日志，对上的正是企业里 agent 接入 SaaS 的权限治理难题。

Composio 维护的清单，7.5 万 star，README 标 Apache-2.0。仓库内实际存在约 31 个第一方 skill 目录，而它索引到的 SKILL.md 有 864 份，差额绝大多数指向外部仓库。覆盖范围不只是 Claude.ai 与 Claude Code，还明确包含 Codex、Cursor、Gemini CLI、Antigravity。

Any agent

claude --plugin-dir ./connect-apps-plugin

PythonComposioHQ7.5万

abhigyanpatwari/GitNexusPolyForm Noncommercial

GitNexus:零服务器的代码知识图谱引擎

把任意代码库索引成知识图谱:依赖、调用链、功能聚类、执行流全部预计算,再通过 17 个 MCP 工具喂给 Cursor、Claude Code、Codex 等编码 Agent,一次查询拿到完整上下文,不再盲改代码。

代码智能MCPGraph RAG

TypeScript47k5.1k160

ahujasid/mcp-for-blenderMIT

MCP for Blender:32 个工具把 Blender 变成 LLM 可直接驱动的 3D 工作台

原名 blender-mcp,第三方社区插件(README 首屏即声明非 Blender 官方出品),MIT,Python,同类 3D MCP 里星标最高的一条。PyPI 包已改名 mcp-for-blender,但 uvx blender-mcp 依然能跑、老配置不用动。架构只有两个组件:Blender 进程内的插件起 socket server 真正执行命令(只有那里有 bpy、当前场景与 UI 线程),独立进程里的 MCP server 做协议翻译,中间是一套 JSON over TCP,默认 localhost:9876。源码里的 @mcp.tool() 共 32 个,分四层——感知(get_scene_info / get_object_info / get_viewport_screenshot 以 MCP Image 返回,构成改一步看一眼的闭环)、查资料(bpy_api_lookup / describe_node_type,让它查而不是猜 socket 顺序与枚举名)、执行(execute_blender_code 兜底、set_texture、export_scene 出 GLB/FBX)、取与生成资产(Poly Haven 语义检索 + 走 .blend 源文件 + 导入写署名属性、Poly Pizza 约 10600 低模可按真实尺寸落地且 CC-BY 自动写署名、Sketchfab、Hyper3D Rodin 文生/图生 3D、腾讯混元 3D 并区分国内 ai3d 与国际 hunyuan 端点)。安全上任意代码执行是设计而非漏洞:可选 safe mode(BLENDER_MCP_SAFE_MODE=1)执行前静态校验,拦文件读写/子进程/网络/常驻代码,建模渲染保存导入导出照常放行,被拦脚本连原因一起返回给模型让它改写重试。内容遥测默认关闭,另有只能关不能开的 disable_telemetry 工具。29.2k★。本地未跑通 Blender 与该插件的组合,记为待复现。

MCPBlender3D 生成

Python29k2.7k202

morluto/reaMIT

REA：把逆向工程接进编程智能体的一个 MCP 与 CLI

MIT 开源的逆向工程 MCP 服务与 CLI。一条 npx rea-agents setup 就把 Hopper/Ghidra/IDA、pwntools、JADX、Binwalk、CDP 等引擎收进统一的工具契约，注册进 Claude Code、Codex、Cursor 等编程智能体，覆盖原生二进制、JS/Electron、.NET、Android、固件、EVM 字节码与网站共 12 类目标。它的立场是证据优先：观测与推断分开标注，缺失的证据一律报 unknown 而不是 empty 或 false，提供方绑定不可变、失败不静默换引擎，绝不杀自己无法证明拥有的进程。

Reverse EngineeringMCPAI Coding

TypeScript27k3.0k85

getpaseo/paseoNOASSERTION

Paseo：把 Claude Code / Codex / Copilot 等 coding agent 装进同一个自托管驾驶舱

自托管的多编码 Agent 编排平台（20.9k stars）：Claude Code、Codex、Copilot、OpenCode、Pi、Antigravity、Muse Code 走同一界面，跑在你自己的机器与完整 dev 环境里；本地 daemon（WebSocket + 33 个 MCP 工具）统一编排，Electron 桌面 / Expo iOS·Android / Web / CLI 四端接入，git worktree 并行隔离、语音默认本地 ONNX、端到端加密 relay 远程跟进；monorepo 含 plugin registry、skills 与 Hub 生态，Apache-2.0。

AI CodingCoding Agent智能体编排

TypeScript21k2.5k56

earthtojake/text-to-cadMIT

Text-to-CAD:给编码代理装 CAD 超能力的开源插件与技能套件

text-to-cad 把参数化 CAD 变成代理的本地技能:自然语言或图片生成 STEP 模型并导出 STL/3MF/GLB,附 DFM 审查、工程图纸、URDF/SRDF/SDF 机器人描述与 3D 打印、钣金、CNC 对接;内核 build123d/OCP,形态是 12 个技能 + cadgen 引擎 + 本地 CAD Viewer。MIT,约 2.06 万星。

CADAgent SkillsMCP

Python21k2.0k100

GLips/Figma-Context-MCPMIT

Framelink MCP for Figma:把设计稿压成模型能吃的上下文,而不是一张截图

即 Figma-Context-MCP,npm 包名 figma-developer-mcp,TypeScript,MIT,第三方实现(不是 Figma 官方的 Dev Mode MCP)。对外只有两个工具:get_figma_data(只读)与 download_figma_images(可用 –skip-image-downloads 整个关掉,且只在 –image-dir 之内写文件)。工具面窄是刻意的,工程量全在背后那条 fetch → simplify → serialize 管线:simplify 用可组合抽取器(layout / text / visuals / component,另有 allExtractors、layoutAndText、contentOnly、visualsOnly、layoutOnly 五档组合)在单次树遍历里把 Figma 原始响应压成语义化的布局与样式,支持 maxDepth 与 nodeFilter,输出 tree(默认,最省 token)/ yaml / json 三档。最值得同行学的是它把「压缩有没有效果」做成每次调用都算出来的指标:rawSizeKb 对 simplifiedSizeKb、rawNodeCount 对 simplifiedNodeCount、组件与实例与文本与图片节点数、namedStyleCount(源码注释直说数值高是设计系统成熟度信号)、hasVariables(有没有用上 Figma Variables)、以及 fetch/simplify/serialize 三段分开的耗时;同一批钩子还驱动 MCP progress 通知与心跳,大文件拉几十秒时客户端不会看起来像卡死。细节里全是判断:node ID 支持普通与深层嵌套实例两种形状、depth 的工具描述写着「除非用户明确要求不要用」、代理默认值刻意不在无代理变量时装 EnvHttpProxyAgent 以免陈旧变量把流量导到会返 403 的中间人、stdio 模式没设 image-dir 会在启动时警告。凭据支持 FIGMA_API_KEY 或 FIGMA_OAUTH_TOKEN,遥测可用 –no-telemetry / DO_NOT_TRACK=1 关且上报会脱敏。15.9k★。它不生成任何前端代码——产物是设计事实,翻译成 React/Vue/SwiftUI 的是你的 coding agent。未用自己的 Figma 文件跑过,也未做「截图 vs 结构化数据」的准确率对照,记为待复现。

MCPFigmaDesign-to-Code

TypeScript16k1.3k65

mobile-next/mobile-mcpApache-2.0

mobile-mcp:用原生无障碍树驱动真机的移动自动化 MCP 服务器

mobile-next/mobile-mcp(8.2k★,Apache-2.0)把 iOS 模拟器与真机、Android 仿真器与真机接进任意 MCP 客户端(Claude Code、Codex、Gemini、Copilot)。第一原则是 accessibility-first:优先读原生无障碍树,不用视觉模型、不烧图像 token,必要时才截图加坐标。约 30 个工具分七组:设备管理、远程设备(Mobile Next Cloud)、应用管理、屏幕交互含录屏、输入导航、日志与崩溃、batch 命令把 N 轮压成 1 轮。README 的示例全是跨应用长程任务(点赞评论分享、订课加计时器、RSVP 加日历),正是移动 agent 最难的那一类。

MCPMobile AutomationiOS

TypeScript8.2k71347

lightningpixel/modlyNOASSERTION

Modly：在自己 GPU 上把一张图变成 3D 网格的开源桌面应用

Modly 是 Lightning Pixel 开源的图生 3D 网格桌面应用（Windows / Linux / Apple Silicon macOS，v0.4.3，MIT 加署名条款），用你自己 GPU 上的开源模型把一张照片变成可用网格，推理全程不出机器。架构是 Electron 壳托管绑定 127.0.0.1:8765 的 Python FastAPI 后端；默认模型 TripoSR（约 2.4GB），Hunyuan3D 2 Mini、TripoSG、Trellis2 GGUF 等以「GitHub 仓库 + manifest.json」的扩展形式安装，manifest 里声明多源权重 model_sources、共享权重 weight_groups，以及带 size_gb / vram_gb 的可分别安装量化档 weight_variants。生成流程用节点图工作流表达（Image → Generate Mesh → Add to Scene），场景走 modly.scene-manifest.v1 契约，导出支持 glb/stl/obj/ply，并为 OrcaSlicer 单开一条带毫米缩放的 stl/obj 打印路径。对外还给了三条 agent 通路：stdlib-only 的 JSON-first CLI（仓库自带 SKILL.md）、暴露 9 个 modly_* 工具的 MCP server、以及可跑本地 llama.cpp GGUF 池或外部模型端点的应用内工具调用 agent。AMD ROCm 自动检测、Apple Silicon 内存预算串行工作流与 Jetson headless 运行都附有实测数据的文档。

Image-to-3D3D 生成Electron

TypeScript8.1k75755

buxuku/SmartSubMIT

妙幕 SmartSub：视频转字幕、字幕翻译、AI 配音与声音克隆、字幕烧录——一站式开源桌面工具

妙幕（SmartSub）是一款 5.5k Stars 的开源音视频字幕与配音桌面工具（MIT 许可证），把语音转文字、字幕翻译、校对润色、TTS 配音、烧录合成整条流水线装进一个应用。支持 8 类转写引擎（whisper.cpp/faster-whisper/FunASR/Qwen3-ASR/FireRedASR/Parakeet 等）、20 个翻译服务、本地 TTS 配音与零样本声音克隆。内置 AI 创作助手（多模态视觉诊断 + Agentic 工具调用）和 111 个 MCP 工具 + CLI 命令，支持 Cursor/Claude Code/Codex 外部 AI 调度。整条流水线可完全免费跑通，跨 Windows/macOS/Linux，全平台 GPU 加速。

SpeechToTextSubtitleTranslationAIDubbing

TypeScript5.5k41727

语音与音频影音创作梯顶A

VoiceStudio:把商用语音栈的整套工序搬到本地,并默认开给 agent

开源、完全本地的语音工作台(debpalash/VoiceStudio,AGPL-3.0,Python + Electron),自我定位为 ElevenLabs 的本地替代品:声音克隆、声音设计、视频配音、听写、转写与有声书制作,官方称覆盖 646 种语言。仓库 2026-04-09 建仓,到 2026-09-29 有 42,831 star / 5,005 fork。它是音频域本地自托管方向的梯顶,依据不是某个模型更强,而是抽象层有用:开源语音能力散落在十几个仓库里,各有自己的权重格式、设备要求、克隆接口与许可,拼一条「克隆音色→转写→对齐→配音→有声书」的产线,工程量主要花在粘合上;VoiceStudio 把 17 个 TTS 与 11 个 ASR 引擎收进统一注册表,逐引擎上报设备(CUDA/MPS/CPU)、是否可克隆、max_ref_seconds 与 ref_strategy,并给出可跑的工作流。对 agent 尤其关键:本地 API 与 MCP server 是产品自带的一等能力,README 直接给了可粘进 Claude Code / Codex / Cursor 的安装指令,还支持 npx skills add 装 skill,意味着编码 agent 可以把配音与转写当工具调用而不需要人点界面。参考音频口径也严谨:上限 75 秒,但真正进模型多少由引擎决定并逐引擎上报,超限时自动与已保存的转写会被忽略,给默认 OmniVoice 传超过 20 秒并附文本会以 [clone_ref_too_long] 直接报错。指标口径要说清:官方 docs/benchmarks.md 有一套真实 harness(逐阶段 profiling、内存不足拒绝启动、只收具名硬件与版本上的 RTF 热态与峰值显存、明确没有数字是估的),但结果一栏写着 No verified rows yet,所以没有给出任何性能数字,卡片上只用自核的 GitHub star 数并据此记 A 档(可核验);这个 A 只针对数字为真,不针对它比 ElevenLabs 好。四条边界:AGPL-3.0 是强 copyleft 且带网络条款,嵌进对外 SaaS 需开放自己的服务端源码,闭源商用要么进程隔离只调本地 API(自行法律评估)要么改用 Apache-2.0 的 CosyVoice 3 / Kokoro 自行组装;模型各自有许可(Breeze-TTS-2 权重研究非商用、Supertonic-3 与 PocketTTS 需额外许可、GPT-SoVITS 要跑自己的 server),商用前逐模型核对;646 种语言是仓库自述,真实覆盖取决于所选引擎(Parakeet 25 种欧洲语言、FunASR 50+、Whisper 系更广),未逐语言核验;桌面端只剩 Electron,0.5.3 是最后一个 Tauri 版本,老用户必须迁移。它与 Eleven v4 在梯度上并存而不互相替代:一个代表闭源商用栈的质量上限与省心,一个代表本地自托管的数据主权与引擎可替换性。

42,831GitHub Stars(2026-09-29,本站经 GitHub API 核)已确认 · 2026-09

产品debpalash (open source)官网 Repo

AI 编程开发C

v0:把「生成代码」升级成「自己打开自己写的 app 去用它」的发布型 agent

Vercel 的 v0 是闭源全栈生成工具里 agent 闭环做得最完整的一条:联网检索带可点击来源、浏览器实际操作自己生成的 app 并回传截图、沙箱内跑终端与单测、自带 MCP 接外部工具,2026-09 起 GitHub 项目一键 Publish 走完 PR→merge→部署。它的边界同样明确:默认栈锁 Next.js+shadcn、最短路径锁 Vercel、credits 随迭代轮次线性涨,且没有任何公开的正确性基准。

一步 PR→merge→部署GitHub 项目发布链路厂商宣称 · 2026-09

产品Vercel官网

aliyun/ai-agent-handbookApache-2.0

AI Agent HandBook：阿里云企业级 Agent 落地白皮书

阿里云按 Agent 生命周期（架构、构建、运行、治理、调优）整理的企业级 Agent 落地白皮书，Apache-2.0 开源，30 章全 Markdown。核心主张：理解 Model 与 Harness 的责任边界，不要把所有问题都归因于模型能力。覆盖 Agent Loop、任务状态机、Context Builder、Action Plane、MCP/A2A、沙箱运行时、AI 网关治理、评估数据飞轮，并附 2026 Agent 开发者调研报告与 ABACI/Kitta/B 站等真实企业案例。

AI Agent HandBook智能体运行时Agentic Application

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阿里 68 页《AI Native 研发实践》手册精读：编码只占研发链路不到 1%，主战场在别处

阿里 2026 Handbook 精读：三个真实案例（AIDC 数字投手、千问用增 Agent、万有无界）、五大挑战与四层企业级 Agent 基础设施。核心数据：编码仅占研发链路 <1%（1 小时编码 vs 3 周上线）、交付周期减半、缺陷率降 70%、变更失败率降 90%+；「云上 Scrum」组织形态、Session→Commit→Change→Workitem 度量归因、Guardrail 三态门控（UNKNOWN 永不视作 PASS）、以及「把自己蒸馏完就没位置了」的组织代价反思。

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