r33drichards/mcp-js
- A Javascript code execution sandbox that uses v8 to isolate code to run AI generated javascript locally without fear. Supports heap snapshotting for persistent sessions.
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Recursos públicos compartidos por la comunidad Falken. Descubre prompts, IAs, skills y más.
- A Javascript code execution sandbox that uses v8 to isolate code to run AI generated javascript locally without fear. Supports heap snapshotting for persistent sessions.
- Servidor MCP ligero para acceder a cualquier API utilizando su especificación OpenAPI. Admite OAuth2 y parámetros de esquema JSON completos y cuerpo de solicitud.
🪟 - Controle los portátiles de Google Colab y asigne GPU (T4/L4/A100) desde cualquier agente de IA. Bifurcación mejorada de colab-mcp de Google con todas las herramientas visibles al inicio, control de GPU OAuth y compatibilidad con Windows.
🪟 - Agente de trabajos compatible con GPU y autohospedable para sus propias máquinas. El servidor MCP expone la cola como nueve herramientas (enviar, estado, registros, enumerar, cancelar, adelantar, trabajadores, obtener trabajo, eliminar trabajadores) para que un agente pueda enviar trabajos de GPU o de larga duración que sobrevivan a la sesión, enrutarlos por nivel de VRAM y cuidar a los niños.
📇 🪟 – Servidor MCP en modo código: colapsa N herramientas definidas por el usuario en una superficie de dos herramientas (+). Respaldado por un manifiesto de capacidad unificado ( / / ) respetado en tres núcleos de sandbox: nodo en proceso:vm, WASM (QuickJS / Pyodide / Wasmtime) y microVM remoto (E2B / Cloudflare Sandbox). Banco de ahorro de fichas
🪟 - Connect AI agents to MATLAB — execute code, run async jobs with progress reporting, get interactive Plotly plots, expose custom .m functions as tools, and monitor via live dashboard.
📇 - Ejecute cualquier código generado por LLM en un entorno sandbox seguro y escalable y cree sus propias herramientas MCP usando JavaScript o Python, con soporte completo para paquetes NPM y PyPI.
🪟 - Ejecución de SWI-Prolog para LLM con CLP (FD), negación como falla y recursividad. Se comparó una precisión del 90 % frente al 73 % de LLM únicamente en 30 problemas de lógica.
📇 – Lenguaje de programación de agente primero: los agentes producen JSON AST, el compilador valida, verifica tipos, verifica efectos, verifica contratos a través de Z3/SMT y compila en WASM. 19 herramientas MCP para el ciclo completo de compilación y ejecución.
- Servidor MCP para el administrador de carga de trabajo SLURM. Envíe trabajos, ejecute flujos de trabajo YAML, supervise los recursos de GPU, administre perfiles SSH y sincronice archivos con clústeres HPC remotos desde lenguaje natural. 14 herramientas que abarcan clústeres SLURM locales y remotos SSH; La CLI complementaria y la interfaz de usuario web FastAPI se envían en el mismo paquete.
– Un servidor MCP Python Runtime Interpreter que ejecuta código enviado por el usuario en un entorno aislado.
🪟 - Ejecute código Python/JavaScript que no sea de confianza en entornos limitados de WebAssembly.
- OpenAPI-MCP: servidor MCP acoplado para permitir que su agente de IA acceda a cualquier API con documentos API existentes.
🪟 - Entornos en contenedores para agentes de codificación. Varios agentes pueden trabajar de forma independiente, aislados en contenedores nuevos y ramas de git. Sin conflictos, muchos experimentos. Historial de ejecución completo, acceso de terminal a entornos de agentes, flujo de trabajo de git. Cualquier agente/modelo/pila de infraestructura.
📇 🪟 - Conecte Claude Code con entornos sandbox en la nube E2B: 29 herramientas para crear máquinas virtuales Linux aisladas, clonar repositorios, ejecutar comandos, administrar archivos y realizar operaciones de git sin tocar la máquina local.
🪟 - Servidor MCP que permite a los LLM ejecutar código a través del motor de ejecución remota de código Piston, con una configuración sin configuración y un ejemplo de configuración de Claude Desktop listo para usar.
📇 – Un servidor MCP Node.js que activa entornos aislados basados en Docker para ejecutar fragmentos de JavaScript con instalación de dependencia npm sobre la marcha y desmontaje limpio
- Dale a tu asistente de IA sus propios asistentes de IA. Por ejemplo: "¿Podrías pedirle a openai que genere una imagen de un perro?"