Trending GitHub AI Projects & Agentic Tools

{
  "mcpServers": {
    "rea": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rea-agents",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio

async def main():
    agent = Agent(
        task="Найди на GitHub трендовые репозитории по MCP и сохрани в файл",
        llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    )
    await agent.run()

asyncio.run(main())

import asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawler

async def main():
    async with AsyncWebCrawler(verbose=True) as crawler:
        result = await crawler.arun(url="https://news.ycombinator.com")
        print(result.markdown[:1000])

asyncio.run(main())

ollama run deepseek-r1:8b

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:/Projects"
      ]
    },
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-fetch"
      ]
    }
  }
}

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("MyAssistantTools")

@mcp.tool()
def calculate_vat(amount: float, rate: float = 22.0) -> float:
    """Вычисляет сумму НДС по заданной ставке."""
    return round(amount * (rate / 100), 2)

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

from mem0 import Memory

m = Memory()
# Сохранить факт о пользователе
m.add("Пользователь предпочитает Astro 5 и Tailwind CSS", user_id="rashid")

# Получить релевантный контекст перед ответом
memories = m.get_all(user_id="rashid")
print(memories)

docker run -it --rm -p 3000:3000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock ghcr.io/all-hands-ai/openhands:latest

code --install-extension saoudrizwan.claude-dev

git clone https://github.com/langgenius/dify.git && cd dify/docker && docker compose up -d

pip install vllm && python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

pip install composio-core

npx skills find react

docker compose -f docker-compose.yml up -d

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

agent = Agent(
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    description="Вы ведущий системный инженер",
    markdown=True
)
agent.print_response("Объясни устройство протокола MCP за 3 предложения.")