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openmesha

openmesha

本地服务
github.comAI 与智能体19 周前更新
代码仓库访问官网

关于 openmesha

OpenMesha 是面向构建和运维自主 Agent 的操作系统，结合 Web 控制平面与 Python 运行时，提供 Agent 进程、预算、多 Agent 工作流和治理能力。

主要功能

  1. 01Agent 进程与预算
  2. 02多 Agent 工作流
  3. 03Web 与 Python 控制平面
  4. 04REST API、命令行与 SDK
  5. 05治理与成本控制

适用场景

  1. 01部署并验证 Agent 运行时
  2. 02协调多 Agent 工作流
  3. 03管理 Agent 预算与权限

MCP 相关

OpenMesha 提供 MCP 服务，并配有 API、命令行和 SDK，使 MCP 客户端能够访问其 Agent 操作系统能力。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

OpenMesha (OM)

CI License Python 3.11+ MCP SDK CLI API x402

“自主本地经济系统”

🚀 在线演示

Live Demo

交互式 14 章系统简报（完全自包含的单个文件）——内核、Agent、经济、安全、量子、x402、HOTL 等内容。

→ 打开在线交互式演示

OpenMesha 是一款面向生产环境的 Agent 操作系统：Super 内核（Thompson 路由器、双时态记忆、QAOA/VQE、AgentFence、x402、HOTL、PQC）以自包含的 Web 控制平面形式交付，并配备具有类 OS 原语的 Python 控制平面——进程形式的 Agent、预算、多 Agent 工作流、MCP、SDK 和 CLI。

即使从未接触过此代码库的高级工程师，也能仅凭源代码和此 README.md：

  1. 部署整个系统（单条命令）
  2. 体验每项主要功能
  3. 通过自动化检查验证端到端正确性

支持 Agentic OS 内核（$99） · Agentic OS 周期（$0.75） · 支持公共产品

非托管 USDC（推荐用于 Agent）
网络地址区块浏览器
Base0xD3d0E9eDAe3Ac7bb199a8EAA761BdA423b878438basescan
Ethereum0xD3d0E9eDAe3Ac7bb199a8EAA761BdA423b878438etherscan
SolanaETQwWf19axArsY493UfC6bxe2BmEzmzvCb58PPnC38Asolscan

相关项目： rui · server-os · LRSI · OpenGOS

接入界面

接入界面入口
在线演示（GitHub Pages）OpenMesha-Briefing-SingleFile.html
Web 控制平面web/openmesha.html
REST APIopenmesha-api / python -c "from openmesha.main import run; run()"
CLIopenmesha status / openmesha agents ... / openmesha workflow
MCP 服务openmesha-mcp
SDKfrom openmesha.sdk import OpenMeshaClient
多 Agent 工作流POST /v1/workflows · MCP · CLI · skills/multi-agent-workflow/
技能skills/*/SKILL.md
CI.github/workflows/ci.yml
AGENTS.md仓库根目录中的编码 Agent 规范
WIRE 生产环境路径docs/WIRE.md — 完整的云端/可自托管路径：架构、om-ctl API、技术栈、Foundry 经济机制、结算、P0–P4 检查清单

快速开始

docker compose up --build
bash scripts/verify.sh

设计原则

  1. 从设计上遵循最小权限原则
  2. 将成本视为一等资源
  3. 失败时默认拒绝（AgentFence + HOTL）
  4. 诚实地模拟离线状态
  5. 无需依赖隐性知识即可部署

许可证

Apache-2.0

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从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。