Navegue por todo o conteúdo marcado com Open Source
O mcp-local-rag MCP Server possibilita uma busca web local e que respeita a privacidade para Geração Aumentada por Recuperação (RAG) em LLMs. Permite que assistentes de IA acessem, processem e extraiam informações atualizadas da web sem APIs externas, aprimorando fluxos de pesquisa, criação de conteúdo e respostas a perguntas.
O Servidor Weather MCP conecta assistentes de IA a dados meteorológicos em tempo real e históricos usando a API Open-Meteo—sem necessidade de chaves de API. Habilite fluxos de trabalho orientados por IA com ferramentas sensíveis ao clima para planejamento de viagens, agendamento de eventos, automação e muito mais.
O GitMCP é um servidor gratuito e de código aberto do Model Context Protocol (MCP) que conecta assistentes de IA a qualquer repositório GitHub para autocompletar código com contexto, exploração e fluxos de desenvolvimento. Ele reduz alucinações de código fornecendo acesso ao vivo e contextual ao código, issues, PRs e estrutura de arquivos, para maior produtividade orientada por IA.
O Todos MCP Server é um aplicativo de lista de tarefas open-source com suporte ao Model Context Protocol (MCP), permitindo que assistentes de IA e chatbots gerenciem tarefas programaticamente por meio de uma API padronizada. Oferece armazenamento local focado em privacidade e ferramentas práticas para automação de tarefas em fluxos de trabalho impulsionados por IA.
O Agentset MCP Server é uma plataforma open-source que possibilita a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com capacidades agenticas, permitindo que assistentes de IA se conectem a fontes de dados externas, APIs e serviços para o desenvolvimento de aplicações inteligentes baseadas em documentos.
O Servidor MCP para Telegram conecta a API do Telegram com assistentes de IA usando o Model Context Protocol, possibilitando fluxos de trabalho automatizados para mensagens, gestão de diálogos e cenários avançados de comunicação dentro do FlowHunt.
O Lspace MCP Server é um backend open-source e aplicativo independente que implementa o Model Context Protocol (MCP). Ele possibilita conhecimento persistente e pesquisável ao capturar insights de qualquer sessão de IA e integrá-los entre ferramentas, permitindo que desenvolvedores construam fluxos de trabalho inteligentes e enriquecidos por contexto.
O servidor mcp-k8s-go MCP permite que assistentes de IA interajam programaticamente com clusters Kubernetes via Model Context Protocol, automatizando e otimizando fluxos de trabalho DevOps através de uma interface padronizada.
O servidor MCP mcp-rag-local capacita assistentes de IA com memória semântica, permitindo o armazenamento e a recuperação de passagens de texto com base no significado, e não apenas em palavras-chave. Utiliza Ollama para embeddings e ChromaDB para busca vetorial, suportando gerenciamento avançado de conhecimento e recordação contextual em fluxos de trabalho locais.
O Servidor Authenticator App MCP permite que agentes de IA acessem com segurança códigos de 2FA e senhas, simplificando processos automatizados de login e gerenciamento de credenciais entre plataformas, mantendo práticas robustas de segurança.
O Servidor Figma-Context MCP conecta agentes de codificação de IA com layouts de design do Figma expondo dados do Figma via o Model Context Protocol (MCP). Ele permite que assistentes de IA busquem, analisem e raciocinem sobre arquivos Figma para fluxos de trabalho contínuos de design para código, implementação de UI, extração de componentes e documentação automatizada.
O Servidor Mifos X MCP faz a ponte entre agentes de IA FlowHunt e o Apache Fineract®, permitindo automação de dados financeiros, onboarding de clientes, gestão de empréstimos e integração de fluxos de trabalho com IA via um protocolo padronizado.
O Servidor TFT MCP conecta assistentes de IA à API da Riot Games, permitindo acesso programático ao histórico de partidas e dados detalhados de partidas do Team Fight Tactics (TFT) para análise automatizada, acompanhamento de jogadores e comentários aprofundados de eventos.
O Typesense MCP Server conecta agentes de IA ao Typesense, um mecanismo de busca open-source, permitindo que LLMs busquem, recuperem e analisem coleções de dados estruturados em tempo real. Integre ferramentas poderosas de busca de documentos, analytics e descoberta de esquema diretamente nos seus fluxos de trabalho de IA com gerenciamento seguro de chave de API.
O Vectara MCP Server é uma ponte open source entre assistentes de IA e a plataforma Trusted RAG da Vectara, permitindo uma Geração Aumentada por Recuperação (RAG) segura e eficiente e busca corporativa para fluxos de trabalho de IA generativa no FlowHunt.
O Servidor MCP TeamRetro conecta assistentes de IA à plataforma TeamRetro, permitindo automação da gestão de equipes, retrospectivas, health checks e análises por meio de uma interface segura do Model Context Protocol. Integre as ferramentas de colaboração e análises do TeamRetro aos seus fluxos de IA para maior produtividade.
AllenNLP é uma robusta biblioteca open-source para pesquisa em PLN, construída sobre o PyTorch pelo AI2. Oferece ferramentas modulares e extensíveis, modelos pré-treinados e fácil integração com bibliotecas como spaCy e Hugging Face, suportando tarefas como classificação de texto, resolução de correferência e muito mais.
Chainer é um framework de deep learning open-source que oferece uma plataforma flexível, intuitiva e de alto desempenho para redes neurais, com gráficos dinâmicos define-by-run, aceleração por GPU e amplo suporte a arquiteturas. Desenvolvido pela Preferred Networks com grandes contribuições do setor, é ideal para pesquisa, prototipagem e treinamento distribuído, mas agora está em modo de manutenção.
DL4J, ou DeepLearning4J, é uma biblioteca de aprendizado profundo distribuído e de código aberto para a Máquina Virtual Java (JVM). Parte do ecossistema Eclipse, permite o desenvolvimento e a implantação escaláveis de modelos de aprendizado profundo usando Java, Scala e outras linguagens da JVM.
Descubra os principais anúncios do Google I/O 2025, incluindo Gemini 2.5 Flash, Project Astra, Android XR, agentes de IA no Android Studio, Gemini Nano, Gemma 3n, SignGemma e como o FlowHunt está aproveitando essas novas capacidades nativas em IA.
Saiba mais sobre o modelo Grok da xAI, um avançado chatbot de IA liderado por Elon Musk. Descubra seu acesso a dados em tempo real, principais recursos, benchmarks, casos de uso e como ele se compara a outros modelos de IA.
Jupyter Notebook é um aplicativo web de código aberto que permite aos usuários criar e compartilhar documentos com código executável, equações, visualizações e texto narrativo. Amplamente utilizado em ciência de dados, aprendizado de máquina, educação e pesquisa, suporta mais de 40 linguagens de programação e integração perfeita com ferramentas de IA.
KNIME (Konstanz Information Miner) é uma poderosa plataforma open-source de análise de dados que oferece fluxos de trabalho visuais, integração de dados sem interrupções, análises avançadas e automação para diversos setores.
Kubeflow é uma plataforma de machine learning (ML) de código aberto baseada em Kubernetes, que simplifica a implantação, o gerenciamento e a escalabilidade de fluxos de trabalho de ML. Oferece um conjunto de ferramentas que cobre todo o ciclo de vida do ML, desde o desenvolvimento do modelo até a implantação e monitoramento, aprimorando a escalabilidade, reprodutibilidade e utilização de recursos.
LangChain é uma estrutura de código aberto para o desenvolvimento de aplicações impulsionadas por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), facilitando a integração de poderosos LLMs como o GPT-3.5 e GPT-4 da OpenAI com fontes de dados externas para aplicações avançadas de PLN.
Saiba mais sobre a Mistral AI e os modelos LLM que ela oferece. Descubra como esses modelos são utilizados e o que os diferencia.
O Apache MXNet é um framework de deep learning open-source projetado para treinamento e implantação eficientes e flexíveis de redes neurais profundas. Conhecido por sua escalabilidade, modelo de programação híbrido e suporte a múltiplas linguagens, o MXNet capacita pesquisadores e desenvolvedores a criarem soluções avançadas de IA.
Natural Language Toolkit (NLTK) é um conjunto abrangente de bibliotecas e programas em Python para processamento de linguagem natural (PLN) simbólico e estatístico. Amplamente utilizado na academia e na indústria, oferece ferramentas para tokenização, stemming, lematização, marcação gramatical (POS tagging) e muito mais.
Fastai é uma biblioteca de deep learning construída sobre o PyTorch, oferecendo APIs de alto nível, aprendizado por transferência e uma arquitetura em camadas para simplificar o desenvolvimento de redes neurais para visão, NLP, dados tabulares e muito mais. Desenvolvida por Jeremy Howard e Rachel Thomas, Fastai é open-source e orientada pela comunidade, tornando a IA de última geração acessível a todos.
Open Neural Network Exchange (ONNX) é um formato de código aberto para a troca fluida de modelos de aprendizado de máquina entre diferentes frameworks, ampliando a flexibilidade de implantação, padronização e otimização de hardware.
Plotly é uma avançada biblioteca de gráficos open-source para criar gráficos interativos e de qualidade para publicação online. Compatível com Python, R e JavaScript, o Plotly permite aos usuários criar visualizações de dados complexas e oferece suporte a uma ampla variedade de tipos de gráficos, interatividade e integração com aplicativos web.
Scikit-learn é uma poderosa biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para Python, oferecendo ferramentas simples e eficientes para análise preditiva de dados. Ampliamente utilizada por cientistas de dados e profissionais de machine learning, oferece uma ampla gama de algoritmos para classificação, regressão, agrupamento e muito mais, com integração perfeita ao ecossistema Python.
SciPy é uma robusta biblioteca open-source em Python para computação científica e técnica. Baseando-se no NumPy, oferece algoritmos matemáticos avançados, otimização, integração, manipulação de dados, visualização e interoperabilidade com bibliotecas como Matplotlib e Pandas, tornando-se essencial para computação científica e análise de dados.
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto desenvolvida pela equipe do Google Brain, projetada para computação numérica e aprendizado de máquina em larga escala. Ela suporta deep learning, redes neurais e roda em CPUs, GPUs e TPUs, simplificando a aquisição de dados, o treinamento de modelos e a implantação.
Descubra o Wan 2.1, o modelo open-source de geração de vídeo por IA da Alibaba. Aprenda como funciona, explore seus recursos poderosos e siga nosso guia passo a passo para rodá-lo localmente na sua própria GPU.
