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概要と使いどころ
Build, test, inspect, install, and deploy MCP servers with FastMCP in Python. Use when creating a new MCP server, wrapping an API or database as MCP tools, exposing resources or prompts, or preparing a FastMCP server for Claude Code, Cursor, or HTTP deployment.
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Optimizes transformer attention with Flash Attention for 2-4x speedup and 10-20x memory reduction. Use when training/running transformers with long sequences (>512 tokens), encountering GPU memory issues with attention, or need faster inference. Supports PyTorch native SDPA, flash-attn library, H100 FP8, and sliding window attention.
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Index a codebase with GitNexus and serve an interactive knowledge graph via web UI + Cloudflare tunnel.
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Plan, set up, and monitor a multi-agent video production pipeline backed by Hermes Kanban. Use when the user wants to make ANY video — narrative film, product/marketing, music video, explainer, ASCII/terminal art, abstract/generative loop, comic, 3D, real-time/installation — and the work warrants decomposition into specialized profiles (writer, designer, animator, renderer, voice, editor, etc.) coordinated through a kanban board. Performs adaptive discovery to scope the brief, designs an appropriate team for the requested style, generates the setup script that creates Hermes profiles + initial kanban task, then helps monitor execution and intervene when tasks stall or fail. Routes scenes to whichever Hermes rendering / audio / design skill fits each beat (`ascii-video`, `manim-video`, `p5js`, `comfyui`, `touchdesigner-mcp`, `blender-mcp`, `pixel-art`, `baoyu-comic`, `claude-design`, `excalidraw`, `songsee`, `heartmula`, …) plus external APIs for TTS, image-gen, and image-to-video as needed.
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Reserved and on-demand GPU cloud instances for ML training and inference. Use when you need dedicated GPU instances with simple SSH access, persistent filesystems, or high-performance multi-node clusters for large-scale training.
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Shopify Admin & Storefront GraphQL APIs via curl. Products, orders, customers, inventory, metafields.
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OSINT username search across 400+ social networks. Hunt down social media accounts by username.
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Free meta-search via SearXNG — aggregates results from 70+ search engines. Self-hosted or use a public instance. No API key needed. Falls back automatically when the web search toolset is unavailable.
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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.
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Build leveraged buyout models in Excel — sources & uses, debt schedule, cash sweep, exit multiple, IRR/MOIC sensitivity. Pairs with excel-author. Use for PE screening, sponsor-case valuation, or illustrative LBO in a pitch.
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Search personal knowledge bases, notes, docs, and meeting transcripts locally using qmd — a hybrid retrieval engine with BM25, vector search, and LLM reranking. Supports CLI and MCP integration.
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High-level PyTorch framework with Trainer class, automatic distributed training (DDP/FSDP/DeepSpeed), callbacks system, and minimal boilerplate. Scales from laptop to supercomputer with same code. Use when you want clean training loops with built-in best practices.
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Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2
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GPU-accelerated data curation for LLM training. Supports text/image/video/audio. Features fuzzy deduplication (16× faster), quality filtering (30+ heuristics), semantic deduplication, PII redaction, NSFW detection. Scales across GPUs with RAPIDS. Use for preparing high-quality training datasets, cleaning web data, or deduplicating large corpora.
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Build PowerPoint decks headless with python-pptx. Pairs with excel-author for model-backed decks where every number traces to a workbook cell. Use for pitch decks, IC memos, earnings notes.
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Zero-install localhost tunnels over SSH via Pinggy.
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Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or semantic search at scale. Best for serverless, managed infrastructure.
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Optional vendor skill for Parallel CLI — agent-native web search, extraction, deep research, enrichment, FindAll, and monitoring. Prefer JSON output and non-interactive flows.
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Embed alibaba/page-agent into your own web application — a pure-JavaScript in-page GUI agent that ships as a single script tag or npm package and lets end-users drive the UI with natural language. No Python, no headless browser, no extension required.
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Delegate coding to OpenHands CLI (model-agnostic, LiteLLM).
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Build accretion/dilution (merger) models in Excel — pro-forma P&L, synergies, financing mix, EPS impact. Pairs with excel-author. Use for M&A pitches, board materials, or deal evaluation.
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Play Pokemon via headless emulator + RAM reads.
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