Omnimind

🚀 OmniMind - 統一モデルコンテキストプロトコル（MCP）フレームワーク

OmniMindは、複数のモデルとプロトコルをサポートするオープンソースの統一MCPフレームワークです。シンプルなAPIを通じて強力なAI機能を実現します。

🚀 クイックスタート

OmniMindは、複数のモデルとプロトコルをサポートするオープンソースの統一MCPフレームワークです。シンプルなAPIを通じて強力なAI機能を実現します。

✨ 主な機能

• 複数のモデルが組み込まれている：すぐに使え、主要なモデルに簡単に接続できます。
• 高度に拡張可能：カスタムモデルとプロトコルの追加をサポートします。
• 統一インターフェース：統合プロセスを簡素化します。
• コミュニティ主導：迅速に反復し、継続的に更新されます。

📦 インストール

依存関係のインストール

pip install omnimind

クイックスタート

from omnimind import OmniMind

# 初期化時にデフォルト設定を使用
agent = OmniMind()

# カスタムサーバーを追加
agent.add_server("my_server", command="python", args=["my_server.py"])

# エージェントを起動
agent.run()

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

• docs/：ドキュメントと使用ガイド
• examples/：サンプルスクリプト
• omnimind/：コアコード
• tests/：テストケース
• CONTRIBUTING.md：コントリビューションガイド
• SECURITY.md：セキュリティに関する説明

🤝 参加方法

• リポジトリをフォロー：右上の⭐をクリックしてプロジェクトをサポートしましょう。
• 議論に参加：GitHub Discussions で交流しましょう。
• コードを貢献：CONTRIBUTING.md を読んで貢献を始めましょう。

🙏 謝辞

OmniMindに貢献してくれたすべての開発者とユーザーに感謝します。特に、以下のプロジェクトからのインスピレーションと啓発に感謝します。

• langchain
• llama.cpp

📄 ライセンス

OmniMindはMITライセンスの下で提供されており、完全に無料で使用できます。詳細は LICENSE を参照してください。

🔨 コントリビューションガイド

私たちは、オープンソースとAIに情熱を持ったすべての開発者がOmniMindの開発に参加することを歓迎します。コード、ドキュメント、またはテストを貢献することで、MCPとAIエージェントの未来を形作る手助けとなります。

始める方法

1. リポジトリをクローン：

   git clone https://github.com/Techiral/OmniMind.git
   cd OmniMind
   

2. 機能ブランチを作成：

   git checkout -b feature/your-feature-name
   

3. コードをコミット：

   git add .
   git commit -m "新機能を追加"
   git push origin feature/your-feature-name
   

4. Pull Requestを作成

📞 サポートに問い合わせる

ヘルプが必要な場合や問題を報告する場合は、contact@omnimind.com までメールを送信してください。

詳細はGitHubリポジトリをご覧ください