anthony-chaudhary/fak
fak запускается как статический Go-бинарник, который размещается перед агентами (Claude Code, Codex, Cursor и др.), перехватывает все вызовы инструментов, проверяет их, кэширует KV-кэш промптов для экономии токенов, маршрутизирует работу на локальные GGUF-модели или внешние API, и поддерживает долгие сессии без перерасхода ресурсов. Он работает на принципе «модель предлагает — ядро распоряжается», что повышает контроль, скорость и снижает стоимость.
Технологии: Go, GGUF, OpenAI/Anthropic API, MCP, LLM
Как применить
1. Развернуть fak в Docker-контейнере и запустить тестовое кэширование для одного из текущих AI-агентов (например, парсера контактов). 2. Интегрировать fak как прокси для генерации SEO-контента на Claude Code — замерить экономию токенов на 10 страницах. 3. Оценить возможность добавить fak как опцию в Telegram-бота для автоматизации локального SEO-аудита.
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.