Overmind CLI
CLI и MCP-сервер Overmind: Claude Code, Codex или Cursor сами дообучают модель на трассах вашего агента, проверяют ее на метриках и выкладывают за API
- 757 ★ репозитория
- Последний коммит
- AGPL-3.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Отправляет трассы вызовов LLM и инструментов, а при синхронизации данные репозитория на платформу Overmind (в облачной версии на их серверы)
- Запускает платное дообучение, оценки и развертывание моделей, часть инструментов MCP помечена как разрушающие
- Ключ проекта лежит в `.overmind/credentials.toml`, а ключ аккаунта открывает все проекты, доступные его владельцу
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/overmindОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Отправляет трассы вызовов LLM и инструментов, а при синхронизации данные репозитория на платформу Overmind (в облачной версии на их серверы)
- Запускает платное дообучение, оценки и развертывание моделей, часть инструментов MCP помечена как разрушающие
- Ключ проекта лежит в `.overmind/credentials.toml`, а ключ аккаунта открывает все проекты, доступные его владельцу
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Overmind превращает трассы работы вашего агента или загруженный набор данных в дообученную модель. Пакет `overmind` ставит CLI и SDK, а команда `overmind init --ide claude` (также `codex`, `cursor`, `opencode`) подключает кодового агента: кладет в репозиторий навык, добавляет MCP-сервер Overmind и печатает шаг входа. Следующая команда, `overmind sync`, создает проект и сохраняет его ключ в `.overmind/credentials.toml`. Дальше работа идет командами `/overmind` в чате агента. `/overmind setup` сканирует репозиторий и строит граф возможностей агента, а `ensure-tracing` подключает трассировку. Команда `dataset` собирает наборы, `finetune` дообучает и разворачивает модель. Команда `optimise` перебирает промпты и код, `backtest` сравнивает модели на ваших трассах. Лучший вариант оптимизации приходит как обычный `git diff`. MCP-сервер по адресу `https://api.overmindlab.ai/api/mcp/` отдает агенту инструменты по проектам, трассам, датасетам, оценкам, обучению и подключениям. У каждого инструмента указана цена запуска (`free`, `compute`, `llm`, `gpu`) и разрушающий ли он. Обученные модели доступны через OpenAI-совместимый API и `overmind.Client`. Платформу можно развернуть у себя через `docker compose`.
Для кого. Для команд, которые уже пишут агентов с LLM и хотят дообучить под их задачи собственную модель, не строя инфраструктуру обучения, и ведут работу из Claude Code, Codex, Cursor или OpenCode.
Подходит, если
- У агента накопились трассы продакшена, и из них нужно собрать обучающий и тестовый наборы
- Вы хотите сравнить свою модель с несколькими передовыми на реальных трассах командой `/overmind backtest`
- Требуется дообучить модель и получить на нее OpenAI-совместимый эндпоинт
- Нужно оптимизировать промпты и вызовы инструментов экспериментами, результат которых приходит обычным `git diff`
- Трассы и данные обучения должны остаться в вашей сети: платформа ставится через `docker compose`
Не подходит, если
- Агента для обучения нет: Overmind работает от трасс и целей конкретного приложения
- Нужна быстрая локальная проверка без регистрации и сторонних облаков: и облачная, и своя версия зависят от внешних сервисов
- Вы ищете библиотеку трассировки без остального: SDK с `overmind[tracing]` лишь часть набора
- Лицензия AGPL-3.0 платформы не подходит вашему продукту: SDK и CLI под MIT, но платформа под AGPL
Пример запроса к агенту
Прочитай https://console.overmindlab.ai/setup.md, подключи Overmind к этому репозиторию и выполни `/overmind setup`Ограничения
- Для облачной версии нужен аккаунт на console.overmindlab.ai, вход проходит один раз через OAuth.
- При самостоятельной установке API не запустится без ключей `OPENROUTER_API_KEY`, `MODAL_TOKEN_ID`, `MODAL_TOKEN_SECRET`, доступа к хранилищу AWS и токена Hugging Face. Дообучение и выдача моделей требуют развернутых воркеров Modal.
- Платные планы и лимит кредитов включаются ключом `STRIPE_SECRET_KEY`. Без него расход только считается.
- Нужен Python 3.10 или новее. На Windows пакет ставят в виртуальное окружение.
- Обучение и развертывание моделей платные, часть инструментов MCP помечена как разрушающие.
Как отключить. Удалите блок `overmind` из конфигурации MCP вашего агента и навык из папки репозитория, затем выполните `pip uninstall overmind`. Файл `.overmind/credentials.toml` с ключом проекта удалите вручную, а сам ключ отзовите в консоли Overmind.
Частые вопросы
Как подключить Overmind к Claude Code?
Выполните `pip install overmind`, затем `overmind init --ide claude` и `overmind sync`. Первая команда установит навык и MCP-сервер, вторая создаст проект и сохранит его ключ. После шага входа, который печатает `init`, в чате становится доступна команда `/overmind setup`.
Что умеет MCP-сервер Overmind?
Он дает агенту инструменты по проектам, трассам, датасетам, оценкам, дообучению, оптимизатору и подключениям. Каждый инструмент объявляет стоимость запуска (`free`, `compute`, `llm`, `gpu`) и пометку о разрушающем действии. Список `tools/list` зависит от прав подключения, и при доступе только на чтение записывающих инструментов нет.
Можно ли развернуть Overmind у себя?
Да, платформа ставится командой `docker compose up -d` после `cp .env.example .env`. API откажется стартовать, пока не заданы обязательные ключи: `OPENROUTER_API_KEY`, `MODAL_TOKEN_ID` и `MODAL_TOKEN_SECRET`, `INFERENCE_API_URL` и `INFERENCE_API_KEY`, доступ к AWS и `HF_TOKEN`.
Какая лицензия у Overmind?
Две. Платформа в корне репозитория выпущена под AGPL-3.0, а SDK и CLI из папки `overmind/` под MIT. Коммерческая лицензия с другими условиями доступна у Overmind Ltd за плату.
Как подключить трассировку приложения?
Поставьте `pip install "overmind[tracing]"`, задайте `OVERMIND_API_KEY` и вызовите `overmind.init(...)` при старте процесса. Затем помечайте функции декораторами `@overmind.entry_point()`, `@overmind.tool()` и `@overmind.observe()`. Без ключа вызовы ничего не делают.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыCLI и MCP-интеграция хранят решения, находки и контрольные точки агента в локальной SQLite, чтобы работа переживала смену сессии.
Локальный MCP-сервер хранит скиллы как версии и пускает улучшенные варианты в работу только после проверки человеком
Плагин ставит агенту скилл и MCP-сервер IntelliNode: вопрос любой модели, поиск, ревью кода, тесты, SQL, картинки и речь
Свой сервер дает всем агентам общую память, поиск по коду на уровне AST и проверки перед коммитом через один MCP.
Общий контекст компании для агентов по MCP: граф событий с правами, согласованиями и аудитом
Один рантайм для Claude Code, Codex, OpenCode и других: работа принята, только если пройдены проверки, которые агент не писал
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| Overmind (эта карточка) | да | 757 | |
| Promptfoo | нет | 27 134 | тестирует промпты и модели оценками, а Overmind еще дообучает модель на ваших трассах |
| Скиллы LangSmith | нет | 166 | навыки для работы с трассировкой и оценками LangSmith, обучения моделей в них нет |
Коротко о README
Страница репозитория описывает платформу обучения специализированных агентов: граф возможностей, наблюдаемость, датасеты, оценки, оптимизаторы, модели и инференс. Затем идут два пути запуска, облачный и самостоятельный, подключение кодового агента с примерами конфигурации для Cursor, Claude Code, OpenCode и Codex, таблица инструментов MCP и пример отправки первой трассы. Лицензии разделены между платформой и SDK.