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Recursos públicos compartidos por la comunidad Falken. Descubre prompts, IAs, skills y más.
- Marco de agentes AI con más de 64 herramientas integradas para búsqueda, memoria, flujos de trabajo, ejecución de código y operaciones de archivos. Convierta cualquier asistente de IA en un sistema multiagente con MCP.
📇 - Un marco de TypeScript para crear servidores MCP listos para producción con descubrimiento automático de herramientas, soporte de transporte múltiple (stdio/SSE/HTTP), validación integrada y configuración sin configuración.
- Resolución de problemas dinámica y reflexiva a través de secuencias de pensamiento.
- Gestión de proyectos más sencilla: envíe historias de [Agile Luminary](https://agileluminary.com) directamente a su IDE
- Operaciones de archivos seguras con controles de acceso configurables
- Cuando el recuento de herramientas excede los límites del contexto LLM, la precisión colapsa (248 herramientas → 12%). graph-tool-call crea un gráfico de herramientas a partir de las especificaciones de OpenAPI/MCP y recupera flujos de trabajo de varios pasos mediante búsqueda híbrida (BM25 + recorrido de gráfico + incrustación), recuperando una precisión del 82 % con un 79 % menos de tokens. Dependencia cero
- Obtención y conversión de contenido web para un uso eficiente de LLM
📇 - Servidor MCP que expone los canales de IA de RocketRide como herramientas para Claude, Cursor y Windsurf. Herramienta de canalización de código abierto y autohospedada con soporte para múltiples LLM.
- Tiempo de ejecución de IA duradero y nativo del agente con cliente + servidor MCP nativo y compatibilidad con A2A. Rust core for performance, Python authoring for ergonomics. Presenta flujos de trabajo basados en gráficos, ejecución duradera y coordinación de múltiples agentes.
- La única plataforma que necesita para recibir pagos: todos los pagos en un solo lugar, facturación y conciliaciones contables con [Adfin] (https://www.adfin.com/).
- Conéctese a cualquier función, en cualquier idioma, a través de los límites de la red utilizando [AgentRPC](https://www.agentrpc.com/).
📇 🪟 - Servidor MCP Obsidian directo al sistema de archivos con impuestos de contexto bajos. Lee su bóveda directamente desde el disco; no se requiere ningún complemento de API REST local. ~575 veces cargas más pequeñas que el complemento REST. 8 herramientas. (también: )
🪟 - Utilidades específicas de Japón para agentes de IA: era ↔ conversión de año occidental (令和8年 ↔ 2026), transliteración de kanji a romaji, búsqueda de código postal de 7 dígitos, calendario de días festivos nacionales, conversión de hiragana ↔ katakana, normalización de ancho completo ↔ medio ancho y división estadística de nombres japoneses. 9 herramientas, MI
- Servidor de referencia/prueba con indicaciones, recursos y herramientas
- Herramientas ALAPI MCP, llame a cientos de interfaces API a través de MCP
📇 - Plataforma de automatización del flujo de trabajo de IA autohospedada y disponible en el origen. Cree canalizaciones de múltiples agentes, RAG y que utilicen herramientas en un lienzo visual, luego exponga cualquier flujo de trabajo como un servidor MCP (stdio/SSE/HTTP Streamable) o llame a servidores MCP externos desde el nodo del agente.
📇 - Interfaz de usuario web sencilla para instalar y administrar servidores MCP para la aplicación de escritorio Claude.
🪟 - Controle el administrador de descargas multiprotocolo FluxDown (HTTP/FTP/BitTorrent/HLS): agregue, enumere, pausa, reanude, elimine descargas y administre colas.
- Un campo de ajedrez y juegos de cartas para LLM, los agentes pueden luchar en el juego por mcp
🪟 - Contenedor Go mínimo en el modelcontextprotocol/go-sdk oficial para servidores stdio MCP: inferencia de esquema JSON struct-tag, biblioteca, binario de referencia, compilaciones estáticas de ~5 MB. Para equipos que desean cumplir con go-sdk con un texto estándar mínimo ().
- Protocolo de coordinación basado en archivos: capa de gobernanza del comportamiento para equipos multiagente. 45 herramientas MCP (write_task, write_report, write_issue, write_review, reclamo/envío/aprobación del ciclo de vida…). Los agentes se coordinan a través de archivos Markdown estructurados (\_lifecycle/\): sin intermediario de mensajes, sin base de datos, solo los sistemas de archivos
