Open Source · Rust

AI-агенти, що працюють разом.
Описані в конфігу. Зʼєднані mesh-мережею.

Один TOML-файл = повноцінний автономний агент із LLM, інструментами, розкладом, памʼяттю та mesh-мережею. Діліться провайдерами без передачі API-ключів. Запускайте на пристрої. Без хмари, без Python, без витоків облікових даних.

Почати Галерея конфігів Побачити mesh у дії
CFG
TOML-конфіг
Агент = один конфіг-файл
Переглянути →
NET
Mesh
Діліться LLM, не ключами
Переглянути →
LOC
Local-First
Дані з десктопа на пристрої
Переглянути →

Також доступний як Rust-бібліотека, CLI, розширення VS Code та FFI для iOS/Android.

Початок

Встановлення однією командою

curl -sSf https://query.mt/install.sh | sh

macOS Silicon: після завантаження зніміть quarantine flag:  xattr -dr com.apple.quarantine qmtcode
Rust-розробникам: додайте до Cargo.toml — querymt = { version = "0.3", features = ["extism_host"] }
Функції

Пʼять опор, що роблять querymt унікальним

Кожна функція відповідає одній із цих опор. Разом вони утворюють фреймворк, якого більше ніде немає.

01

Агент через конфіг.

Визначайте LLM, інструменти, MCP-сервери, розклад і middleware в одному TOML-файлі. Без коду.

Дізнатися більше →
02

Діліться моделями, не ключами.

Mesh-вузли відкривають LLM без витоку API-ключів. Підключення через підписані invite-токени — навіть QR-кодами.

Дізнатися більше →
03

Підключається до вашого життя.

Calendar, Contacts, Messages, Maps — усе на пристрої через iMCP. iOS та Android також.

Дізнатися більше →
04

Агенти знаходять одне одного.

Автовиявлення через LAN або інтернет. Делегація між машинами. Спільні сесії.

Дізнатися більше →
05

LLM як плагіни.

17+ провайдерів як OCI-плагіни. WASM-пісочниця. Автовиявлення GPU для локального inference.

Дізнатися більше →
Як це працює

Три кроки від конфігу до запущеного агента

1

Напишіть TOML-файл

[agent]
provider = "anthropic"
model = "..."
tools = ["shell", "knowledge_ingest"]

[[mcp]]
name = "github"

[[middleware]]
type = "limits"
2

Запустіть одну команду

qmtcode --config agent.toml --dashboard
✓ Агент стартує
✓ Завантажує MCP-сервери
✓ Створює сховище знань
✓ Запускає scheduler
✓ Приєднується до mesh
3

Користуйтеся dashboard

chat > Спілкуйтеся з агентом
cron > Налаштуйте розклад
tail > Дивіться виконання
mode > Перемикайте режими
Провайдери

17+ провайдерів, один API

WASM або native-плагіни, що витягуються з OCI. За замовчуванням у пісочниці. Автовиявлення GPU для локального inference.

$ qmt providers list 17 адаптери
provider-registry статус: plugin-ready
[01] plugin: OpenAI готово
[02] plugin: Anthropic готово
[03] plugin: Google готово
[04] plugin: Groq готово
[05] plugin: xAI готово
[06] plugin: Ollama готово
[07] plugin: llama.cpp готово
[08] plugin: Mistral готово
[09] plugin: DeepSeek готово
[10] plugin: Alibaba готово
[11] plugin: Moonshot готово
[12] plugin: Kimi-Code готово
[13] plugin: OpenRouter готово
[14] plugin: Codex готово
[15] plugin: Z.AI готово
[16] plugin: Izwi готово
[17] plugin: MRS готово
Для вас

Де тут ваше місце?

RS

Rust-розробник

Використовуйте querymt як бібліотеку. Builder pattern, traits, система плагінів.

Core Docs →
CLI

CLI-користувач

Встановіть qmt і почніть чатитися з термінала.

CLI Docs →
CFG

Будівник агентів

Описуйте агентів у TOML. Запускайте з dashboard.

Приклади →
LAN

Локальний AI

Запускайте моделі на власному GPU. Без хмари. Без Python.

Device Agent →
MESH

Mesh-користувач

Діліться моделями з друзями. Підключення через invite token.

Шеринг провайдерів →