GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
作者による説明(英語の原文)
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://app.omnara.com/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http omnara https://app.omnara.com/mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"omnara": {
"url": "https://app.omnara.com/mcp"
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"omnara": {
"type": "http",
"url": "https://app.omnara.com/mcp"
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:
https://app.omnara.com/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名はドメイン omnara.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
The open-source managed agent platform
The open-source, self-hostable alternative to Claude Managed Agents and OpenAI's Agents API.
Website · Quickstart · Docs · API · Changelog · Discord
Omnara is an open-source managed agent platform. Use the API to run AI agents on any model and any machine, with tools, secrets, permissions, and streaming built in. Self-host it for free under Apache 2.0, or use Omnara Cloud.
Sign in at app.omnara.com. Your first project comes with a model provider (omnara-openrouter) and a pool of managed sandboxes (default-pool), so this config runs as is. Save it as agent.yaml:
version: v1
instruction: | You are an engineering assistant. Use your machine to run commands. model: provider_config: omnara-openrouter name: anthropic/claude-fable-5.1 machine_sources:
Launch it with the CLI (Node.js 22 or newer). If you're not logged in, the first command opens your browser to sign in.
npx omnara agents launch --file agent.yaml \
--name "Machine assistant" \ --message "Report this machine's operating system and free disk space."
Chat with the agent in your terminal with npx omnara agents chat , or open it in the dashboard to watch its tool calls and reply.
Launch it from your code with the TypeScript SDK
Create an API key in the dashboard and export it as OMNARA_TOKEN, install the SDK with npm install @omnara/sdk, and use the org and project IDs that npx omnara config prints:
import { readFile } from 'node:fs/promises'
import { bearerToken, createOmnaraClient, openAgentEventStream, sdk } from '@omnara/sdk'
const client = createOmnaraClient({ auth: bearerToken(process.env.OMNARA_TOKEN!) }) const path = { orgID: 'org_...', projectID: 'proj_...' }
const config = await sdk.createAgentConfig({ client, path, body: { source: await readFile('agent.yaml', 'utf8'), source_format: 'yaml' }, }) const launched = await sdk.createAgent({ client, path, body: { config: config.data.id, message: "Report this machine's free disk space." }, })
const agentID = launched.data.agent.id for await (const event of openAgentEventStream({ client, path: { ...path, agentID } })) { console.log(event) }
The quickstart shows the same flow with the REST API.
To have your coding agent do the setup, give it this prompt:
Help me set up Omnara by following https://www.omnara.com/SKILL.md
Requires Docker with Compose.
git clone https://github.com/omnara-ai/omnara.git
cd omnara docker compose -f compose.yaml --profile app up -d
Open http://localhost:8000 and sign up. Local development prints the verification link in docker compose logs api, so no email provider is needed. To build from source instead of using published images, run docker compose --profile app up -d --build.
A new instance has no models or machines yet. In the console, add a model provider and a model, connect this computer under Machines, and share both with your project. Sandboxes also work once your instance has a public URL.
Point the CLI at your instance and log in:
npx omnara config --api-url http://localhost:8000/api/v1 --issuer-url http://localhost:8000
npx omnara login
In agent.yaml, use your provider and model names, and replace the machine_pool_name entry with machine_name: . Then launch it with the same command as above.
This Compose setup uses local development defaults, such as built-in encryption keys and email links printed to the logs. For production, set your own keys and follow the self-hosting guide and the configuration reference.
Your product talks to Omnara, and Omnara runs each agent with the model, tools, and machines in its config.
flowchart TB
subgraph yours["Your side"] users(["Your users"]) --> app["Your app REST API · TypeScript SDK"] team["Your team CLI · dashboard Slack · Discord · GitHub"] end subgraph omnara["Omnara"] api["API launch · input event stream · approvals"] <--> pg[("Postgres each agent's event log")] <--> worker["Workers run the agent loop"] end subgraph plug[" "] models["Models OpenAI · Anthropic OpenRouter · self-hosted"] tools["Tools built-in · skills MCP · custom"] machines["Machines sandboxes or your own laptop, VM, container"] end app --> api team --> api worker --> models worker --> tools worker --> machines
classDef side fill:none,stroke:#8b949e,stroke-width:1px classDef core fill:#506FCF,stroke:#3D5BB5,stroke-width:1px,color:#ffffff classDef store fill:#3D5BB5,stroke:#2E4794,stroke-width:1px,color:#ffffff classDef plugin fill:none,stroke:#85A0E6,stroke-width:1.5px class users,app,team side class api,worker core class pg store class models,tools,machines plugin style yours fill:none,stroke:#8b949e,stroke-dasharray:4 3 style omnara fill:#506FCF14,stroke:#506FCF,stroke-width:1.5px style plug fill:none,stroke:#85A0E6,stroke-dasharray:4 3 linkStyle default stroke:#8b949e,stroke-width:1.5px
omnarad daemon, which connects out to Omnara, so agents can run commands there without any inbound ports.Omnara also uses Redis, blob storage for attachments and tool outputs, and a memory filesystem. The architecture docs cover the details.
api/openapi/openapi.yaml, a TypeScript SDK (@omnara/sdk), a CLI (omnara), and an MCP server.冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます