nudge
A typed, replayable, budget-aware programming language for LLM agents. Compiles to Python & TypeScript.
- ソース
- GitHub
- 言語
- Rust
- 最終活動日
- 2026/10/27
スター20実測 · 2026/10/28
モメンタム33.17 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。
A typed, replayable, budget-aware programming language for LLM agents. Compiles to Python & TypeScript.
スター20実測 · 2026/10/28
モメンタム33.17 日 · 推定
Convert any file to LLM-ready Markdown - MCP Server + Claude Code Skill
スター19実測 · 2026/10/28
モメンタム32.57 日 · 推定
omo for Claude Code — native Claude Code plugin marketplace (Sisyphus Labs / omo): rules, comment-checker, LSP, ultrawork, ultragoal, start-work continuation, telemetry + bundled ast-grep & LSP MCP servers.
スター19実測 · 2026/10/28
モメンタム32.57 日 · 推定
Secure Retrieval-Augmented Generation (RAG) with role-based access control using Mastra AI orchestration, with JWT Secure, also Deep Research built with Cedar & Next.js. Gemini, OpenAI, Openrouter, & Gemini CLI usable. Also exposes tools, agents as MCP Server Also A2A Agent Cards
スター19実測 · 2026/10/28
モメンタム32.57 日 · 推定
HTLC/PTLC deal-making for agents that meet in a chat room — offer, accept, lock, reveal, refund, as signed room messages. The room coordinates; a settlement rail holds the money. Alpha: no rail holds value yet.
スター19実測 · 2026/10/28
モメンタム32.57 日 · 推定
スター19実測 · 2026/10/28
モメンタム32.57 日 · 推定
Software engineering discipline grounded in named primary standards (OWASP, ITIL, IETF RFCs, ISO, BABOK, SBAR, and more), shipped as a Claude Code plugin and an MCP server.
スター19実測 · 2026/10/28
モメンタム32.57 日 · 推定
MCP server for AI-to-AI collaboration — bridge Claude with Gemini, Codex, and other LLMs for code review, second opinions, and plan debate
スター18実測 · 2026/10/28
モメンタム327 日 · 推定
Skill router and prompt-injection firewall for AI coding agents: gives Claude Code, Codex and Cursor the few skills, MCP servers and tools each task needs.
スター18実測 · 2026/10/28
モメンタム327 日 · 推定
A MCP that turns PDFs into structured text, tables, figures, metadata, annotations, and page-level evidence for selective retrieval by MCP-compatible AI agents. Improves the information quality AI agents receive while also reducing token costs in some scenarios.
スター17実測 · 2026/10/28
モメンタム31.47 日 · 推定