arcadeai-labs/agent-library
Позволяет агентам сохранять и извлекать текстовую, документную и мультимодальную информацию через векторный и полнотекстовый поиск с использованием SQLite и sqlite-vec. Поддерживает загрузку различных типов файлов (текст, код, PDF, изображения) и предоставляет интеграцию через MCP с Claude, Cursor, ChatGPT и другими.
Технологии: Python, SQLite, sqlite-vec, MCP, UV, OpenAI-compatible API
Как применить
1) Установить и протестировать `uv tool install 'agent-library[all]'`, оценить работу MCP-сервера с Claude. 2) Разработать прототип агента для одного из клиентов, который использует библиотеку для хранения данных о локальном бизнесе (например, для стоматологии). 3) Исследовать возможность интеграции в собственный стек продуктов Александра (Telegram-боты, FastAPI) через MCP-клиент.
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.