mcp-odoo
Odoo MCP for AI agents — gated writes, multi-instance. Hosted product: https://erpipe.com
- ソース
- GitHub
- 言語
- Python
- 最終活動日
- 2026/08/25
スター425実測 · 2026/10/28
モメンタム65.77 日 · 推定
MCPサーバーに分類された測定済みカタログ項目です。
カタログとレジストリのカバレッジは意図的に分けています。
拡充済みサーバーが主要な測定母集団です。レジストリはカバレッジ専用で、合算しません。
Odoo MCP for AI agents — gated writes, multi-instance. Hosted product: https://erpipe.com
スター425実測 · 2026/10/28
モメンタム65.77 日 · 推定
Local-first RAG server for developers. Semantic + keyword search for code and technical docs. Works with MCP or CLI. Fully private, zero setup.
スター425実測 · 2026/10/28
モメンタム65.77 日 · 推定
Master OpenCode, the open-source AI coding agent — setup, agents, skills, plugins, MCP, Zen & headless CI.
スター403実測 · 2026/10/28
モメンタム65.27 日 · 推定
AURA is a production-tested SRE agent platform you can deploy in minutes. AURA handles the guardrails, APIs, state management, streaming, and failure handling required to put AI to work safely on production infrastructure.
スター404実測 · 2026/10/28
モメンタム65.27 日 · 推定
One zero-dependency CLI for every MCP server and agent skill. Token optimization, tool discovery and context compression: 71,929 -> 581 tokens (-99.2%, measured), schemas stay out of context. One config for Claude Code, Codex, Cursor, every agent. 341KB, pure Python. | 零依赖 CLI:管所有 MCP 工具与技能,工具发现省 99.2% token。
スター401実測 · 2026/10/28
モメンタム65.17 日 · 推定
🍟 麦当劳中国官方 MCP 智能助手技能:把 35 个原子工具编排成 4 条业务流 —— 活动推送 · 联名关注 · 最优惠点餐 · 多人群点聚合账单。算价用 calculate-price 真算,下单必二次确认。|McDonald's China MCP agent skill: campaigns, collab watch, best-value ordering, group bill splitting.
スター398実測 · 2026/10/28
モメンタム657 日 · 推定
スター393実測 · 2026/10/28
モメンタム64.97 日 · 推定
Config-driven engine that turns JSON into production-grade AI agents. Multi-agent orchestration, 19+ LLM providers, MCP/A2A protocols, RAG, persistent memory, and enterprise compliance (EU AI Act, GDPR, HIPAA). Built on Quarkus.
スター387実測 · 2026/10/28
モメンタム64.77 日 · 推定
Cross-Code Organizer (formerly Claude Code Organizer): cross-harness config dashboard for Claude Code, Codex CLI, MCP servers, skills, memories, agents, sessions, security scanning, context budget, and backups.
スター385実測 · 2026/10/28
モメンタム64.77 日 · 推定
Creating realistic RL environments requires collaboration between researchers, engineers, and domain experts across many dimensions: artifacts, environments tools, dynamism of the environment, reproducibility, and more. There is no open source framework for building these environments effectively. Until now.
スター383実測 · 2026/10/28
モメンタム64.67 日 · 推定