01
Daily Standup Reporter
हर 24 घंटे चलता है, git history analyze करता है, findings ingest करता है और standup report बनाता है। कोई interaction जरूरी नहीं।
Open Source · Rust
AI agents जो साथ मिलकर काम करते हैं।
config में परिभाषित। mesh से जुड़े।
एक TOML file = LLM, tools, scheduling, memory और mesh networking वाला पूरा autonomous agent। API keys साझा किए बिना providers साझा करें। device पर चलाएं। cloud नहीं, Python नहीं, credential leaks नहीं।
standup_bot.toml 90 lines
[agent] provider = "anthropic" model = "claude-sonnet-4-5-20250929" tools = ["shell", "knowledge_ingest", "knowledge_query"] # Run once a day, forever [agent.execution] max_steps = 30 max_turns = 15
qmtcode --config standup_bot.toml --dashboard Rust library, CLI, VS Code extension और iOS/Android FFI के रूप में भी उपलब्ध।
शुरू करें
एक command में install करें
curl -sSf https://query.mt/install.sh | sh macOS Silicon: download के बाद quarantine flag हटाएं:
xattr -dr com.apple.quarantine qmtcode Rust developers: यहां जोड़ें:
Cargo.toml —
querymt = { version = "0.3", features = ["extism_host"] } फीचर
पांच pillars जो querymt QueryMT को अलग बनाते हैं
हर feature इन pillars में से एक से जुड़ा है। साथ मिलकर ये ऐसा framework बनाते हैं जो दूसरे नहीं देते।
Agent by config.
LLM, tools, MCP servers, scheduling और middleware को एक TOML file में define करें। code नहीं।
और जानें →Models साझा करें, keys नहीं।
Mesh nodes API keys leak किए बिना LLMs expose करते हैं। signed invite tokens से join करें, QR codes के रूप में भी।
और जानें →आपकी जिंदगी से जुड़ता है।
Calendar, Contacts, Messages, Maps — सब iMCP के जरिए device पर। iOS और Android भी।
और जानें →Agents एक-दूसरे को ढूंढते हैं।
LAN या internet पर auto-discovery। machines के बीच delegation। session sharing।
और जानें →LLMs as plugins.
17+ providers OCI plugins के रूप में। WASM sandbox। local inference के लिए GPU auto-detect।
और जानें →Gallery
आप क्या बना सकते हैं?
चलाने के लिए तैयार 13 agent configs। एक copy करें, edit करें और run करें। हर एक अलग capability दिखाता है।
02
Codebase Health Monitor
हर 30 मिनट TODOs, test counts, dependencies, dead code और doc coverage audit करता है। trends track करता है।
03
Proactive Pattern Miner
device data से behavioral patterns निकालता है। आपके दिन को derail कर सकने वाली बातों पर proactive briefings देता है।
04
Personal Device Assistant
iMCP के जरिए Calendar, Contacts, Messages, Reminders, Maps और Weather query करता है। सब device पर, सब local।
05
Research Assistant
persistent memory वाला interactive research assistant। findings ingest करें, बाद में query करें और अपने-आप consolidate करें।
06
Learning Code Pair
Planner + coder quorum जो समय के साथ बेहतर होता है। नए plan से पहले पुराने decisions query करता है।
07
Multi-Agent Code Impl.
Planner GPU वाले specialized coder को delegate करता है। verification के साथ parallel delegation।
08
Planner + Coder + Researcher
GitHub MCP वाला three-agent quorum। हर delegate के पास अलग tools और providers हैं।
09
Get Started Template
tools और optional MCP वाला simple single agent। शुरुआत के लिए template।
10
Code Agent
Build/Plan/Review modes वाला coding agent। Git snapshots। three-layer context compaction।
11
Context Management Demo
SQLite FTS5 के जरिए tool result compaction और routing guardrails के साथ advanced context management।
12
Delegate Template
coder delegate के लिए minimal config। quorum में नए delegates जोड़ने का template।
13
VS Code Extension
VS Code extension embedding के लिए बनाया गया agent config। Modes, middleware और MCP integration।
यह कैसे काम करता है
config से running agent तक तीन steps
1
TOML file लिखें
[agent] provider = "anthropic" model = "..." tools = ["shell", "knowledge_ingest"] [[mcp]] name = "github" [[middleware]] type = "limits"
2
एक command चलाएं
qmtcode --config agent.toml --dashboard
✓ Agent bootstrap करता है
✓ MCP servers load करता है
✓ knowledge store बनाता है
✓ scheduler शुरू करता है
✓ mesh join करता है
3
dashboard इस्तेमाल करें
chat > इससे chat करें
cron > schedule करें
tail > चलते हुए देखें
mode > mode बदलें
Providers
17+ providers, एक API
OCI से pull होने वाले WASM या native plugins। default रूप से sandboxed। local inference के लिए GPU auto-detection।
$ qmt providers list 17 adapters
[01] plugin: OpenAI तैयार
[02] plugin: Anthropic तैयार
[03] plugin: Google तैयार
[04] plugin: Groq तैयार
[05] plugin: xAI तैयार
[06] plugin: Ollama तैयार
[07] plugin: llama.cpp तैयार
[08] plugin: Mistral तैयार
[09] plugin: DeepSeek तैयार
[10] plugin: Alibaba तैयार
[11] plugin: Moonshot तैयार
[12] plugin: Kimi-Code तैयार
[13] plugin: OpenRouter तैयार
[14] plugin: Codex तैयार
[15] plugin: Z.AI तैयार
[16] plugin: Izwi तैयार
[17] plugin: MRS तैयार
आपके लिए
आप कहां fit होते हैं?
Rust Developer
querymt को library के रूप में इस्तेमाल करें। Builder pattern, traits, plugin system।
Core दस्तावेज़ीकरण →CLI User
qmt install करें और terminal से chat शुरू करें।
CLI दस्तावेज़ीकरण →Agent Builder
agents को TOML में define करें। dashboard के साथ run करें।
उदाहरण →Local AI
models अपने GPU पर चलाएं। cloud नहीं। Python नहीं।
Device Agent →Mesh User
friends के साथ models साझा करें। invite token से join करें।
प्रदाता साझा करना →