产品库

mcp-use 是与 MCP 工具交互的最简单方式，支持自定义代理。

mcp-use 是一个开源的 MCP 客户端库，旨在帮助开发者将任何大型语言模型（LLM）连接到 MCP 工具，构建具有工具访问能力的自定义代理，而无需使用闭源或应用程序客户端。该产品提供了简单易用的 API 和强大的功能，可以应用于多个领域。

轻松将现有代理框架中的工具、代理和调度器转换为 MCP 服务器。

automcp 是一个开源工具，旨在简化将各种现有代理框架（如 CrewAI、LangGraph 等）转换为 MCP 服务器的过程。这使得开发者可以通过标准化接口更容易地访问这些服务器。该工具支持多种代理框架的部署，并且通过易于使用的 CLI 界面进行操作。适合需要快速集成和部署 AI 代理的开发者，价格免费，适合个人和团队使用。

一个用于从文本和图像中提取结构化数据的代理API，基于LLMs实现。

l1m是一个强大的工具，它通过代理的方式利用大型语言模型（LLMs）从非结构化的文本或图像中提取结构化的数据。这种技术的重要性在于它能够将复杂的信息转化为易于处理的格式，从而提高数据处理的效率和准确性。l1m的主要优点包括无需复杂的提示工程、支持多种LLM模型以及内置缓存功能等。它由Inferable公司开发，旨在为用户提供一个简单、高效且灵活的数据提取解决方案。l1m提供免费试用，适合需要从大量非结构化数据中提取有价值信息的企业和开发者。

一个为LLM生成Git提交信息的插件

llm-commit 是一个为 LLM（Large Language Model）设计的插件，用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异，利用 LLM 的语言生成能力，自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率，还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境，免费开源，易于安装和使用。

一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具，专注于高效爬取高质量网页数据。

Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目，旨在为大型语言模型（LLM）的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据，帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法，能够根据配置灵活调整爬取策略，以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发，具有良好的扩展性和易用性，适合在学术研究和工业应用中使用。

一个开源的交互式开发环境，用于构建和优化基于LLM的数据处理管道。

DocWrangler是一个开源的交互式开发环境，旨在简化构建和优化基于大型语言模型（LLM）的数据处理管道的过程。它提供即时反馈、可视化探索工具和AI辅助功能，帮助用户更容易地探索数据、实验不同操作并根据发现优化管道。该产品基于DocETL框架构建，适用于处理非结构化数据，如文本分析、信息提取等。它不仅降低了LLM数据处理的门槛，还提高了工作效率，使用户能够更有效地利用LLM的强大功能。

MCP服务器目录，汇集多个MCP服务器资源。

MCP Directory是一个为MCP服务器提供目录服务的网站，它允许用户发现和共享MCP服务器资源。该网站使用TypeScript开发，并且提供了一个友好的用户界面，方便用户快速找到所需的MCP服务器。它的重要性在于为MCP服务器用户提供了一个集中的平台，促进了资源共享和技术交流。

Model Context Protocol的命令行检查工具

mcp-cli是一个命令行界面（CLI）检查器，用于Model Context Protocol（MCP）。它允许用户运行MCP服务器，列出工具、资源、提示，并调用工具、读取资源、读取提示。这个工具对于开发者来说非常重要，因为它简化了MCP服务器的开发和交互过程，使得开发者可以更高效地管理和调试MCP服务器。mcp-cli是用JavaScript编写的，并且完全开源，可以在GitHub上找到其源代码。

开源本地RAG，集成ChatGPT和MCP能力

Minima是一个开源的、完全本地化的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型，具备与ChatGPT和MCP（Model Context Protocol）集成的能力。它支持三种模式：完全本地安装、通过ChatGPT查询本地文档以及使用Anthropic Claude查询本地文件。Minima的主要优点包括本地化处理数据，保护隐私，以及能够利用强大的语言模型来增强检索和生成任务。产品背景信息显示，Minima支持多种文件格式，并允许用户自定义配置以适应不同的使用场景。Minima是免费开源的，定位于需要本地化AI解决方案的开发者和企业。

开源全栈平台，为打造顶级LLM产品提供支持

Laminar是一个开源的全栈平台，专注于从第一性原理出发进行AI工程。它帮助用户收集、理解和使用数据，以提高大型语言模型（LLM）应用的质量。Laminar支持对文本和图像模型的追踪，并且即将支持音频模型。产品的主要优点包括零开销的可观测性、在线评估、数据集构建和LLM链管理。Laminar完全开源，易于自托管，适合需要构建和管理LLM产品的开发者和团队。

开源评估基础设施，为 LLM 提供信心

Confident AI 是一个开源的评估基础设施，为 LLM（Language Model）提供信心。用户可以通过编写和执行测试用例来评估自己的 LLM 应用，并使用丰富的开源指标来衡量其性能。通过定义预期输出并与实际输出进行比较，用户可以确定 LLM 的表现是否符合预期，并找出改进的方向。Confident AI 还提供了高级的差异跟踪功能，帮助用户优化 LLM 配置。此外，用户还可以利用全面的分析功能，识别重点关注的用例，实现 LLM 的有信心地投产。Confident AI 还提供了强大的功能，帮助用户自信地将 LLM 投入生产，包括 A/B 测试、评估、输出分类、报告仪表盘、数据集生成和详细监控。

将LLM模型打包成一个可执行文件

llamafile是一个将LLM(大型语言模型)模型及其权重打包成一个自包含可执行文件的工具。它结合了llama.cpp和Cosmopolitan Libc,可以让复杂的LLM模型被压缩成一个llamafile,无需进行任何安装和配置就可以在大多数计算机上本地运行。主要优点是使开源的LLM模型更易于开发者和终端用户访问。

Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架

Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。

开源UI可视化工具，轻松构建定制化的LLM流程

Flowise是一个开源的UI可视化工具，使用LangchainJS编写，用于构建定制化的LLM流程。它支持快速构建LLM应用程序，并提供可扩展的组件集成。Flowise可以用于构建LLM链、问答检索链、语言翻译链等多种应用场景。它是一个免费的开源项目，适用于商业和个人使用。

DeepSeek R1-0528 是一款开源大模型，性能媲美 OpenAI o3 模型。

DeepSeek R1-0528 是知名开源大模型平台 DeepSeek 发布的最新版本，具有高性能的自然语言处理和编程能力。它的发布引起了广泛关注，因其在编程任务中表现出色，能够准确回答复杂问题。该模型支持多种应用场景，是开发者和 AI 研究者的重要工具。预计后续将发布更详细的模型信息和使用指南，增强其功能和应用广度。

使用低延迟语音识别和合成模型与 AI 对话。

Unmute 是一款创新的语音识别与合成工具，旨在使用户能够通过自然语言与 AI 进行高效的互动。其低延迟技术确保用户体验流畅，适合需要实时反馈的场景。该产品将以开源形式发布，推动更多开发者和用户的参与。当前尚未公布价格，预计将采取免费和付费相结合的模式。

DMind 是一个开源的 Web3 AGI 研究机构，致力于 AI 与 Web3 的交汇探索。

DMind-1 和 DMind-1-mini 是针对 Web3 任务的领域专用大型语言模型，提供比其他通用模型更高的领域准确性、指令跟随能力及专业理解。DMind-1 经过专家策划的 Web3 数据微调，并通过强化学习与人类反馈对齐，适合复杂指令和多轮对话，适用于区块链、DeFi 和智能合约等领域。DMind-1-mini 作为更轻量的版本，旨在满足实时和资源高效的应用场景，特别适合代理部署和链上工具。产品定价及具体信息需进一步确认。

一个简单的代理框架，支持浏览器使用、深度研究等功能。

Minion Agent 是一个简单而强大的代理框架，能够与浏览器交互，支持深度研究、自动规划等功能，适用于需要进行复杂任务和研究的用户。它提供了一种灵活的工具集，使开发者能够轻松集成不同的模型和工具。该框架不仅提高了工作的效率，还为用户提供了便捷的使用体验，适合各类科研和商业应用。该产品是开源的，用户可以自由使用和修改。

Basin是一款可靠性的编码工具，旨在防止AI生成的错误和幻觉。

Basin是首款为AI代码编辑器设计的可靠性MCP工具，通过即时识别和标记问题，停止代码生成幻觉，让您轻松高效地进行编码。Basin是平台无关的，适用于支持代理MCP代码生成的任何AI代码编辑器。Basin目前处于邀请制封闭测试阶段。

个人化的 AI 记忆层，确保数据安全与隐私。

OpenMemory 是一个开放源代码的个人记忆层，为大型语言模型（LLMs）提供私密、可携带的记忆管理。它确保用户对自己的数据拥有完全的控制权，能够在构建 AI 应用程序时保持数据的安全性。此项目支持 Docker、Python 和 Node.js，适合开发者进行个性化的 AI 体验。OpenMemory 尤其适合希望在不泄露个人信息的情况下使用 AI 的用户。

开源的手机端 GUI 智能代理，支持中英文应用操作。

AgentCPM-GUI 是一款开源的手机端大型语言模型（LLM）代理，专为操作中英文应用程序而设计，能够根据用户的屏幕截图自动执行任务。其主要优点在于高效的 GUI 元素理解、增强的推理能力以及对中文应用的精准支持。此技术的开发背景是为了提升移动设备上智能代理的用户体验，特别是在复杂任务处理方面。该产品定位于提高移动端的生产力，适用于各类用户。

开源的 AI 研究助手，集成多种外部资源。

SurfSense 是一款开源的 AI 研究助手，它将多种外部资源（如搜索引擎、Slack、Notion 等）整合在一起，帮助用户高效地进行研究和信息管理。该产品支持多种文件格式的上传与搜索，具备自然语言交互能力，并能快速生成内容。SurfSense 旨在提升研究效率，适合对知识管理有高需求的用户。

Seed-Coder 是一个开源的 8B 代码大型语言模型系列。

Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队推出的开源代码大型语言模型系列，包含基础、指令和推理模型，旨在通过最小的人力投入，自主管理代码训练数据，从而显著提升编程能力。该模型在同类开源模型中表现优越，适合于各种编码任务，定位于推动开源 LLM 生态的发展，适用于研究和工业界。

使用AI技术提供的Monorepo工具包，帮助快速构建应用程序。

MonoKit是一个AI驱动的monorepo工具包，提供了Next.js Turborepo起始套件，深度整合MCP服务器，以及适用于LLM的模板。它有助于加快应用程序的构建速度，并提供优化的代码结构，帮助AI代理更好地理解项目上下文，从而提供更准确的代码建议。

mutatio是一个AI提示工程平台，帮助AI工程师系统测试，衡量和优化提示。

mutatio是一个现代LLM提示实验平台，可帮助用户Craft，refine和optimize他们的AI提示。它允许用户创建和测试各种提示变异，以提高AI的输出质量。

一个社区驱动的深度研究框架，结合语言模型与多种工具。

DeerFlow 是一个深度研究框架，旨在结合语言模型与如网页搜索、爬虫及 Python 执行等专用工具，以推动深入研究工作。该项目源于开源社区，强调贡献回馈，具备多种灵活的功能，适合各类研究需求。

用于生成和推荐笔记的可检索大型语言模型。

NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型，旨在提升推荐系统的性能。通过将主题生成与嵌入生成相结合，NoteLLM 提高了对笔记内容的理解与处理能力。该模型采用了端到端的微调策略，适用于多模态输入，增强了在多样化内容领域的应用潜力。其重要性在于能够有效提升笔记推荐的准确性和用户体验，特别适用于小红书等 UGC 平台。

代理法官，用于自动评估任务和提供奖励信号。

Agent-as-a-Judge 是一种新型的自动化评估系统，旨在通过代理系统的互相评估来提高工作效率和质量。该产品能够显著减少评估时间和成本，同时提供持续的反馈信号，促进代理系统的自我改进。它被广泛应用于 AI 开发任务中，特别是在代码生成领域。该系统具备开源特性，便于开发者进行二次开发和定制。

一个模型上下文协议服务器，用于 Excel 文件操作。

Excel MCP Server 是一个无须安装 Microsoft Excel 即可操作 Excel 文件的服务器，用户可以创建、读取和修改 Excel 工作簿。该工具的主要优点在于它的易用性和灵活性，支持多种 Excel 功能，并可通过 AI 代理进行文件操作。此产品适合需要频繁处理 Excel 文件的用户，如数据分析师、财务人员等。此工具是开源的，使用 Python 开发，便于在本地或远程服务器上运行。