Перейти к содержимому

MCP Connect Client CLI

создает автономных AI-агентов с кастомными инструментами и подключается к MCP-серверам для мощной экосистемы разработки

Python
182 stars

Описание

OmniCoreAgent — комплексная платформа на Python для построения production-ready AI-агентов (OmniAgent) с поддержкой локальных инструментов, фоновых агентов, workflow-оркестрации (sequential, parallel, router) и интеграцией MCP-клиента (MCPOmni Connect). Технологии: LiteLLM (100+ моделей LLM), векторные БД (Qdrant, ChromaDB, MongoDB), Redis/PostgreSQL для памяти, Opik для трассировки. Применения: автоматизация задач, веб-приложения, мониторинг, multi-agent системы.

Возможности

Создание кастомных AI-агентов

Регистрация Python-функций как инструментов, мульти-уровневая память и оркестрация с MCP.

Фоновые агенты

Автономное выполнение задач по расписанию с APScheduler, lifecycle-менеджментом и мониторингом.

Workflow-оркестрация

Sequential, Parallel и Router агенты для chaining, параллельного выполнения и интеллектуального роутинга задач.

MCP-клиент

Подключение к серверам по stdio, SSE, HTTP с аутентификацией (OAuth, Bearer), ReAct и Orchestrator режимами.

Память и события

Multi-backend хранение (Redis, DB, vector DB), семантический поиск и real-time стриминг событий.

Трассировка и observability

Интеграция Opik для мониторинга LLM-вызовов, инструментов и производительности агентов.

Установка

Установка: pip install omnicoreagent (или uv add omnicoreagent). Создайте .env: LLM_API_KEY=your_openai_api_key_here. Для продвинутых фич: укажите EMBEDDING_API_KEY, OPIK_API_KEY и конфигурацию векторной БД (ENABLE_VECTOR_DB=true, OMNI_MEMORY_PROVIDER=qdrant-remote и т.д.). Пример запуска: python examples/omni_agent_example.py.

Информация

Язык
Python
Лицензия
MIT License
GitHub Stars
182

Ссылки