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OpenAaaS: science agent network — bring AI to your data, not your data to AI. AaaS, Agent as a Service, MCP protocol, lo
⚠️ 服务状态提醒:由于域名备案中,
api.open-aaas.com及www.open-aaas.com公开服务节点暂时无法访问,预计约一周恢复。在此期间,您可以通过 本地部署 继续使用 OpenAaaS。
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OpenAaaS — Open Us to the Agentic World
官网 · 论文 · server 文档 · agent-core 文档 · 使用指南 · 客户端插件 · Python SDK · 桌面客户端
📝 设计博客:不搬数据,蒸馏管理员.skill
📝 用户故事:不只属于实验室——我用 OpenAaaS 给妻子搭了一个审校助手
| 方式 | 入口 |
|---|---|
| 在线体验 | binder/quickstart.ipynb |
| 下载客户端 | GitHub Releases — macOS / Windows 桌面客户端 |
智能流动,数据静止 —— 让 Agent 走到数据身边,而不是把数据交给 Agent。
OpenAaaS 是一个面向 AI for Science 的 Agent 编排网络(Agent Orchestration Network):数据驻留在产生它的原地,Agent 能力通过网络流动到数据身边。
| 操作视频 | 截图 |
|---|---|
| 接入网络 查看节点列表 任务结果返回 |
论文:技术设计与实现细节详见 arXiv:2605.13618。
网络调度的对象不是脚本,而是拥有完整工具链的 Agent 实例。每个节点上的 Docker 容器内运行完整 Agent,能够自主决策、自主执行、自主调用子 Agent。任意 Agent(Claude Code、pi mono、Kimi 等)都可以像调用工具一样发现、委派并组合全球节点的其他 Agent。
原始数据始终留在产生它的位置,远程 Agent 直接在数据旁工作。网络只传输任务描述与结果(KB~MB 级),不触碰原始数据(TB 级)。
| 传统云端方案 | OpenAaaS | |
|---|---|---|
| 数据流向 | 本地 → 云端 → 本地 | 原始数据原地不动 |
| 网络传输 | 原始数据(TB 级) | 任务描述与结果(KB~MB 级) |
| 防火墙要求 | 需开放入站端口 | 仅出站 HTTP 即可 |
| 敏感数据 | 必须出域 | 不出实验室 |
无需统一数据格式,JSON/CSV/Excel/MATLAB/HDF5/厂商二进制格式均可原地处理。节点零配置入网:open-aaas-server run 首次启动自动生成 config.toml 和 SQLite。自描述 API + 渐进式能力发现,Agent 无需插件即可理解并调用全部服务。
Rust 单二进制 + SQLite 嵌入式,零依赖部署,复制即用。Docker 隔离执行,每个任务独立沙箱。节点单向出站即可加入网络,无需公网 IP、无需开端口、无需 SSH——专为实验室防火墙和 NAT 环境设计。
公共服务器:https://api.open-aaas.com
| 方式 | 适合谁 | 入口 |
|---|---|---|
| Jupyter Notebook (Binder) | 想先体验,无需安装 | |
| 桌面客户端 | 非技术用户 | 下载 |
| Python SDK | Python/Jupyter 用户 | pip install pyopenaaas |
| MCP 适配器 | Claude/Cursor/Cline 用户 | uvx openaaas-mcp-adapter |
| pi / kimi 插件 | 对话型 Agent 用户 | 对话中直接调用 |
点击上方 Binder 徽章即可在浏览器中运行 binder/quickstart.ipynb,无需安装任何软件。
基于 Tauri 的跨平台桌面应用,支持 macOS 和 Windows。适合非技术用户管理多个服务器、拖拽上传文件、实时查看任务进度。
macOS 和 Windows 用户可直接从 GitHub Releases 下载
.dmg或.msi安装包。macOS 首次打开需前往 系统设置 → 隐私与安全性 → 安全性 点击"仍要打开"。
pip install pyopenaaas
import pyopenaaas
client = pyopenaaas.Client()
client.register(name="your-name")
services = client.list_services()
task = client.submit_task(
service_id=services[0].id,
task_prompt="你的任务描述",
)
task = client.wait_for_task(task.id)
paths = client.download_all_files(task.id)
openaaas-mcp-adapter 已发布至 PyPI。支持 MCP 的客户端(Claude Desktop、Cursor、Cline 等)只需一条配置即可接入:
{
"mcpServers": {
"openaaas": {
"command": "uvx",
"args": ["openaaas-mcp-adapter"]
}
}
}
配置后重启客户端,即可在对话中调用全部能力。
详见 client-extension/openaaas-mcp-adapter/README.md。
在对话中直接说:
"帮我设置 OpenAaaS 的服务器地址为 https://api.open-aaas.com,然后提交一个数据分析任务"
客户端 Agent 自动完成注册、服务发现、任务提交和结果获取。
如果你的 Agent 没有 OpenAaaS 插件,直接访问 https://api.open-aaas.com。无需认证,返回完整 API 文档和使用说明,Agent 读取后即可自动完成注册、服务发现、任务提交。
无需安装 Rust,下载即可运行:GitHub Releases
| 组件 | 二进制文件名 |
|---|---|
| Server | open-aaas-server |
| Agent Core | agent-core |
支持平台:
Linux 版本采用 musl 静态链接,不依赖系统 glibc,可在任意 Linux 发行版直接运行。
chmod +x open-aaas-server # Unix 用户
./open-aaas-server run
首次启动自动生成 config.toml 和 SQLite 数据库。
cd server
cargo build --release
./target/release/open-aaas-server run
Agent Core 部署详见 agent-core/README.md。
客户端 Agent
(pi mono / Claude Code / Kimi Cli / Cline / 自研 Agent)
▲
│ 控制流:任务描述、心跳、结果(KB 级)
▼
───────────────────────────────────────────────────────────────────
OpenAaaS Server(网络枢纽)
Rust + SQLite — 轻量索引层
• 服务注册 • 任务路由 • 节点心跳 • 文件中转
▲
│ 短轮询(单向出站 HTTP)
▼
───────────────────────────────────────────────────────────────────
Agent Core(网络节点)
Rust + Docker — 部署在数据本地
• 向网络注册能力 • 轮询认领任务
• 容器沙箱隔离执行 • 上报结果
│
▼
[完整 Agent 实例]
(拥有完整工具链,在容器内自主决策、自主执行)
│
├─→ [本地数据集](TB 级)
├─→ [分析脚本](算法/模型)
└─→ [专用硬件](GPU/仪器)
| 层级 | 组件 | 职责 |
|---|---|---|
| 客户端 Agent | pi mono / Kimi Cli / Codex / Open Code / 自研 Agent | 理解任务、发现网络节点、调度远端 Agent、整合结果 |
| 网络枢纽 | Server — 能力注册与调度中心 (Rust + SQLite) | 服务注册、任务路由、节点心跳、文件中转 |
| 网络节点 | agent-core — 能力执行节点 + Docker,容器内运行完整 Agent 实例 | 向网络注册自身能力、轮询认领任务、在沙箱中启动完整 Agent 实例隔离执行、上报结果 |
OpenAaaS/
├── server/ # 网络枢纽(调度中心) (Rust)
├── agent-core/ # 网络节点(执行节点) (Rust)
├── client-app/ # 桌面客户端 (Tauri + Vue 3)
├── dash/ # 调试与管理员工具 (Python/Streamlit)
├── client-extension/ # 客户端扩展 — pi 插件、kimi 插件、MCP 适配器
├── pyopenaaas/ # Python SDK
└── binder/ # 示例 notebook 与脚本
arXiv:2605.13618 — https://arxiv.org/abs/2605.13618
欢迎参与贡献!请阅读 CONTRIBUTING.md。
MIT License © IDM Explorer Lab

Run Claude Code as an MCP server so any agent can delegate coding tasks to it
Browser automation using accessibility snapshots instead of screenshots
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Unity MCP acts as a bridge between AI assistants and your Unity Editor. Give your LLM tools to manage assets, control sc