mr-tbot/mesh-api
MESH-API позволяет обмениваться данными между устройствами в LoRa-меш-сети и внешними AI/API-сервисами без необходимости в централизованном интернет-соединении. Он включает MCP-сервер для взаимодействия с LLM-агентами, поддерживает кастомные команды, маршрутизацию в Discord, Twilio SMS, GPS-оповещения и интеграцию с Home Assistant, работая как универсальный шлюз между физической mesh-сетью и цифровыми сервисами.
Технологии: Python, FastAPI, Docker, LM Studio, Ollama, MCP Protocol
Как применить
1. Запросить у команды mr-tbot демо-конфигурацию или развернуть тестовый стенд с одним LoRa-девайсом и LM Studio. 2. Проработать кейс для клиента из вертикали строительства/горнодобычи, где нет устойчивого сотового покрытия. 3. Оценить затраты на LoRa-хаб (около 5-8 тыс. руб.) и составить коммерческое предложение с ценой 10-15 тыс. руб./мес за бесшовную интеграцию AI + SMS/Telegram.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
modelcontextprotocol/python-sdk
Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).
skynetcmd/m3-memory
M3 Memory — это локальный фреймворк памяти для MCP-агентов, реализующий гибридный поиск (FTS5 + векторный + MMR) и предоставляющий 105 инструментов для сохранения и извлечения долгосрочного контекста AI-агентами.
unifapi-agent/agents
UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.