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Cline es un asistente de IA avanzado diseñado para integrarse en tu entorno de desarrollo, ofreciendo capacidades de codificación autónoma directamente en tu IDE. Gracias a las capacidades de codificación agentica de Claude 3.5 Sonnet, Cline puede manejar tareas complejas de desarrollo de software paso a paso. Con herramientas que le permiten crear y editar archivos, explorar grandes proyectos, usar el navegador y ejecutar comandos en la terminal (después de tu aprobación), Cline puede asistirte de maneras que van más allá de la finalización de código o el soporte técnico. Cline incluso puede usar el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para crear nuevas herramientas y extender sus propias capacidades. Mientras que los scripts de IA autónomos tradicionalmente se ejecutan en entornos aislados, esta extensión proporciona una GUI con intervención humana para aprobar cada cambio de archivo y comando de terminal, ofreciendo una manera segura y accesible de explorar el potencial de la IA agentica. Cline comienza analizando la estructura de tus archivos y los ASTs del código fuente, ejecutando búsquedas de expresiones regulares y leyendo archivos relevantes para ponerse al día en proyectos existentes. Al gestionar cuidadosamente la información que se añade al contexto, Cline puede proporcionar asistencia valiosa incluso para proyectos grandes y complejos sin abrumar la ventana de contexto. Una vez que Cline tiene la información que necesita, puede crear y editar archivos, ejecutar comandos directamente en tu terminal, lanzar el sitio en un navegador sin cabeza, hacer clic, escribir, desplazarse y capturar capturas de pantalla y registros de consola, permitiéndole corregir errores de tiempo de ejecución y errores visuales. Cuando se completa una tarea, Cline te presentará el resultado con un comando de terminal como `open -a "Google Chrome" index.html`, que puedes ejecutar con un clic de un botón. Cline también admite proveedores de API como OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure y GCP Vertex. Puedes configurar cualquier API compatible con OpenAI o usar un modelo local a través de LM Studio/Ollama. Si estás usando OpenRouter, la extensión obtiene su última lista de modelos, permitiéndote usar los modelos más nuevos tan pronto como estén disponibles. La extensión también lleva un registro del total de tokens y el costo de uso de la API para todo el ciclo de tareas y solicitudes individuales, manteniéndote informado del gasto en cada paso. Cline puede ejecutar comandos directamente en tu terminal y recibir la salida, lo que le permite realizar una amplia gama de tareas, desde instalar paquetes y ejecutar scripts de construcción hasta implementar aplicaciones, gestionar bases de datos y ejecutar pruebas, todo mientras se adapta a tu entorno de desarrollo y cadena de herramientas para hacer el trabajo correctamente. Para procesos de larga duración como servidores de desarrollo, usa el botón "Proceder Mientras se Ejecuta" para permitir que Cline continúe en la tarea mientras el comando se ejecuta en segundo plano. A medida que Cline trabaja, será notificado de cualquier nueva salida de terminal en el camino, permitiéndole reaccionar a problemas que puedan surgir, como errores de tiempo de compilación al editar archivos. Cline puede crear y editar archivos directamente en tu editor, presentándote una vista de diferencias de los cambios. Puedes editar o revertir los cambios de Cline directamente en el editor de vista de diferencias, o proporcionar comentarios en el chat hasta que estés satisfecho con el resultado. Cline también monitorea errores de linter/compilador (importaciones faltantes, errores de sintaxis, etc.) para que pueda corregir problemas que surjan en el camino por su cuenta. Todos los cambios realizados por Cline se registran en la Línea de Tiempo de tu archivo, proporcionando una manera fácil de rastrear y revertir modificaciones si es necesario. Con la nueva capacidad de Uso de Computadora de Claude 3.5 Sonnet, Cline puede lanzar un navegador, hacer clic en elementos, escribir texto y desplazarse, capturando capturas de pantalla y registros de consola en cada paso. Esto permite la depuración interactiva, pruebas de extremo a extremo e incluso uso web general. Esto le da autonomía para corregir errores visuales y problemas de tiempo de ejecución sin que necesites guiarlo y copiar-pegar registros de errores tú mismo. Intenta pedirle a Cline que "pruebe la aplicación", y observa cómo ejecuta un comando como `npm run dev`, lanza tu servidor de desarrollo localmente en un navegador y realiza una serie de pruebas para confirmar que todo funciona. Gracias al Protocolo de Contexto de Modelo, Cline puede extender sus capacidades a través de herramientas personalizadas. Mientras puedes usar servidores hechos por la comunidad, Cline puede en su lugar crear e instalar herramientas adaptadas a tu flujo de trabajo específico. Solo pídele a Cline que "añada una herramienta" y él se encargará de todo, desde crear un nuevo servidor MCP hasta instalarlo en la extensión. Estas herramientas personalizadas luego se convierten en parte del kit de herramientas de Cline, listas para usar en tareas futuras. Para contribuir al proyecto, comienza con nuestra Guía de Contribución para aprender lo básico. También puedes unirte a nuestro Discord para chatear con otros contribuyentes en el canal #contributors. Si estás buscando trabajo a tiempo completo, revisa nuestras posiciones abiertas en nuestra página de carreras.

Awesome MCP Servers es una colección integral de servidores diseñados para trabajar con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Este protocolo permite una integración más eficiente y optimizada de diversas herramientas y servicios, facilitando la automatización y la interacción entre diferentes plataformas. Con MCP, los desarrolladores pueden acceder a una amplia gama de funcionalidades, desde la gestión de bases de datos hasta la automatización de navegadores y la interacción con APIs de terceros. Los servidores están listos para usar y ofrecen una solución práctica y simplificada para mejorar la productividad y reducir el tiempo de desarrollo. MCP es una herramienta esencial para aquellos que buscan optimizar sus flujos de trabajo y aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial.

Smithery es una plataforma innovadora que permite a los desarrolladores y empresas extender las capacidades de sus agentes de inteligencia artificial a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Con más de 1,457 capacidades disponibles, Smithery ofrece una solución integrada y eficiente para mejorar la funcionalidad de los agentes de IA. Esta plataforma es ideal para aquellos que buscan optimizar sus sistemas de IA con herramientas prácticas y automatizadas, permitiendo un flujo de trabajo más intuitivo y sin complicaciones. Smithery no solo simplifica la integración de nuevas funcionalidades, sino que también proporciona una guía completa para maximizar el potencial de los agentes de IA en diversos escenarios. Ya sea para investigación académica, gestión de tareas o integración de motores de búsqueda, Smithery ofrece una experiencia de usuario sin igual, con características técnicas avanzadas que garantizan un rendimiento óptimo y resultados precisos.

Roo-Cline es un asistente de codificación autónomo que opera directamente dentro de tu entorno de desarrollo integrado (IDE). Diseñado para facilitar y optimizar el proceso de desarrollo de software, Roo-Cline permite a los desarrolladores crear y editar archivos, ejecutar comandos, utilizar el navegador y mucho más, todo con tu aprobación en cada paso. Este proyecto es un fork de Cline, un agente de codificación autónomo, con características experimentales adicionales que lo hacen aún más versátil y útil. Roo-Cline ha estado escribiéndose a sí mismo recientemente, con una ligera guía humana aquí y allá. Entre sus características experimentales se incluyen la capacidad de arrastrar y soltar imágenes en los chats, un botón para mejorar el prompt (solo para modelos de OpenRouter por ahora), efectos de sonido para retroalimentación, opciones para usar navegadores de diferentes tamaños y ajustar la calidad de las capturas de pantalla, y soporte para la compresión de OpenRouter. Además, Roo-Cline incluye el tiempo actual en el prompt del sistema, utiliza un observador del sistema de archivos para monitorear cambios de manera más confiable, y ofrece selección de idioma para la comunicación de Cline (inglés, japonés, español, francés, alemán y más). También soporta modelos DeepSeek V3 y Meta 3, 3.1, y 3.2 a través de AWS Bedrock, y permite listar modelos de proveedores compatibles con OpenAI. Roo-Cline también cuenta con aprobación automática por herramienta MCP, capacidad para habilitar/deshabilitar servidores MCP, y un retraso configurable después de escrituras automáticas para permitir que los diagnósticos detecten problemas potenciales. Este proyecto es ideal para desarrolladores que buscan una herramienta avanzada y flexible para mejorar su flujo de trabajo de desarrollo de software.

Composio MCP es una plataforma innovadora diseñada para conectar modelos de lenguaje (LLMs), entornos de desarrollo integrados (IDEs) y herramientas como Claude con más de 250 servidores MCP completamente gestionados. Con una integración sin esfuerzo y soporte 24/7, Composio MCP ofrece una solución eficiente y simplificada para desarrolladores y empresas que buscan optimizar sus flujos de trabajo. La plataforma incluye autenticación gestionada, mejoras en la precisión de las herramientas y una amplia gama de funcionalidades que aseguran una experiencia de usuario intuitiva y sin complicaciones. Ya sea que estés desarrollando aplicaciones empresariales, trabajando en proyectos de startups o buscando una solución personalizada, Composio MCP está listo para ayudarte a alcanzar tus objetivos de manera más eficiente.

ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).

Countless.dev es una plataforma innovadora diseñada para facilitar la comparación y selección de modelos de inteligencia artificial (IA). Con una interfaz intuitiva y una base de datos extensa, los usuarios pueden explorar y comparar una amplia variedad de modelos de IA de diferentes proveedores, incluyendo OpenAI, Azure, Mistral, y muchos más. La plataforma es completamente gratuita y de código abierto, lo que permite a los desarrolladores y empresas tomar decisiones informadas sobre qué modelo de IA se adapta mejor a sus necesidades específicas. Countless.dev ofrece una comparación detallada de precios, capacidades de entrada y salida, y soporte para visión, entre otras características clave. Además, la plataforma incluye una calculadora de precios que ayuda a los usuarios a estimar los costos asociados con el uso de cada modelo. Con su enfoque en la transparencia y la accesibilidad, Countless.dev se posiciona como una herramienta esencial para cualquier persona que trabaje con IA, desde desarrolladores individuales hasta grandes empresas.

Smolagents es un marco de trabajo minimalista para agentes de IA desarrollado por el equipo de Hugging Face. Diseñado para ser simple y eficiente, permite a los desarrolladores implementar agentes robustos con solo unas pocas líneas de código. Smolagents se centra en la simplicidad y la eficiencia, permitiendo que los modelos de lenguaje grande (LLMs) interactúen de manera fluida con el mundo real. Con una base de código compacta de aproximadamente 1,000 líneas, Smolagents facilita el desarrollo de agentes de código, donde los agentes escriben y ejecutan fragmentos de código Python para realizar acciones. Este enfoque no solo mejora la eficiencia y la precisión, sino que también reduce los pasos y las llamadas a los LLMs en un 30%, ofreciendo un rendimiento superior en tareas complejas. Además, Smolagents integra fácilmente cualquier modelo de lenguaje grande, incluyendo modelos alojados en Hugging Face Hub y otros proveedores como OpenAI y Anthropic. Con su enfoque en la seguridad, Smolagents permite la ejecución de código en entornos aislados como E2B, garantizando un espacio de ejecución protegido. Smolagents también fomenta la colaboración y el crecimiento del ecosistema a través de su integración con Hugging Face Hub, permitiendo a los desarrolladores compartir y cargar herramientas fácilmente. Ya sea que estés buscando crear agentes de código o agentes tradicionales de llamadas a herramientas, Smolagents ofrece una solución flexible y potente para tus necesidades de desarrollo de IA.