Flyto-core: когда AI-ассистенту наскучили кнопочки и он захотел настоящей власти

Тот момент, когда твой AI-ассистент говорит: "Дай мне доступ к реальному миру"

Помните то чувство разочарования, когда вы пишете промпт, модель генерирует код, а потом оказывается, что для работы нужны API-ключи, библиотеки или доступ к браузеру? Вы тратите час на настройку окружения, и весь энтузиазм испаряется. Flyto-core решает эту проблему радикально — давая вашему AI-агенту 300+ готовых инструментов прямо из коробки.

Это не просто ещё один MCP-сервер. Это полноценный арсенал для автономной работы: веб-скрейпинг через Playwright, работа с файлами, базами данных, системными командами, сетевые запросы, парсинг JSON, генерация изображений — всё, что нужно, чтобы модель перестала быть "болтуном в чате" и стала реальным помощником.

Что внутри этого швейцарского ножа для AI?

Открываешь документацию Flyto-core и понимаешь — разработчики не стеснялись. 300+ инструментов разбиты на категории:

• Web & Browser — Playwright на максималках. Не просто "открой страницу", а полноценный браузерный автоматизатор: клики, скроллы, скриншоты, заполнение форм, извлечение данных по CSS/XPath
• Filesystem — всё, что вы хотели знать о файлах, но боялись спросить. Чтение, запись, поиск, архивация, мониторинг изменений
• System & Network — выполнение команд, работа с процессами, сетевые запросы, ping, traceroute, порт-сканнинг (осторожно с этим!)
• Data Processing — JSON, CSV, XML, парсинг, валидация, преобразование форматов
• AI & ML — интеграция с локальными моделями, векторизация текста, работа с эмбеддингами
• Database — SQLite, PostgreSQL, MongoDB (нужны драйверы)
• Image Processing — генерация через Stable Diffusion, ресайз, конвертация форматов

Самое интересное — инструменты связаны между собой. Модель может: 1) спарсить данные с сайта, 2) обработать их, 3) сохранить в базу, 4) отправить уведомление. Всё в одном промпте.

Установка: быстрее, чем настроить VPN для работы

Если вы когда-нибудь пытались собрать что-то подобное вручную, знаете — это ад зависимостей и версионных конфликтов. Flyto-core решает это одним махом:

pip install flyto-core

Или, если хотите последнюю версию прямо с GitHub (на 12.02.2026 актуальна версия 0.8.3):

pip install git+https://github.com/flyto-ai/flyto-core.git

Проверяем, что всё работает:

flyto-core --version
# flyto-core 0.8.3

Интеграция: куда встроить этот монстр

1 Continue.dev — для тех, кто живёт в VS Code

Continue стал стандартом де-факто для AI-программирования. Настройка Flyto-core занимает 2 минуты:

Открываем конфиг Continue (~/.continue/config.json) и добавляем:

{
  "experimental": {
    "mcpServers": {
      "flyto": {
        "command": "flyto-core",
        "args": ["serve"]
      }
    }
  }
}

Перезапускаем Continue. Теперь ваша модель (хоть GPT-4.5, хоть локальная GPT-OSS 20B через LM Studio MCP) видит все 300+ инструментов. Просите её "найти все Python-файлы в проекте, проанализировать импорты и сгенерировать requirements.txt" — она сделает это за секунды.

2 LM Studio — для фанатов локальных моделей

Если вы предпочитаете работать без облаков и не доверяете Cline и Goose с их вечными циклами, LM Studio + Flyto-core — ваш выбор.

В LM Studio идём в Settings → Advanced → MCP Servers:

[
  {
    "name": "flyto-core",
    "command": "flyto-core",
    "args": ["serve"],
    "env": {}
  }
]

Перезапускаем LM Studio, выбираем модель (например, Qwen2.5-32B-Instruct) — и получаем локального агента с доступом к реальному миру. Без API, без подписок, без слежки.

Реальные кейсы: что можно делать сегодня

Кейс 1: Автоматический мониторинг конкурентов

Раньше: вы вручную заходите на сайты, копируете цены, заносите в таблицу. Тратите час каждый день.

С Flyto-core: пишете промпт:

"Спарси цены на iPhone 16 с сайтов магазинов А, Б, В. Сохрани в CSV с колонками: магазин, цена, наличие. Если цена ниже 80K рублей — отправь мне уведомление в Telegram."

Модель сама:

1. Запускает Playwright, открывает сайты
2. Находит элементы с ценами (через CSS-селекторы)
3. Извлекает данные, чистит их
4. Сохраняет в CSV
5. Проверяет условие и отправляет HTTP-запрос в Telegram Bot API

Всё это — один промпт. Без единой строчки кода с вашей стороны.

Кейс 2: Автоматизация рутинного DevOps

"Проверь логи nginx за последние 24 часа. Найди все 5xx ошибки. Сгруппируй по IP-адресам. Если какой-то IP сделал больше 100 запросов с ошибками — добавь его в fail2ban."

Flyto-core умеет:

• Читать и анализировать логи (grep, awk через системные команды)
• Парсить структурированные данные
• Выполнять команды sudo (с осторожностью!)
• Работать с конфигами

Кейс 3: Исследование данных для аналитика

У вас есть папка с 50 CSV-файлами от разных отделов. Нужно понять: какие метрики есть, есть ли пропуски, сделать сводный отчёт.

Промпт: "Просканируй папку /data/reports. Для каждого CSV-файла определи структуру: колонки, типы данных, количество строк. Выведи сводную таблицу в Markdown. Для файлов с пропусками больше 10% — выдели красным."

Flyto-core справится за минуты. Вручную — полдня работы.

Flyto-core vs альтернативы: кто кого?

Flyto-core выигрывает по количеству инструментов, но проигрывает в простоте. Если вам нужен "швейцарский нож" — это ваш выбор. Если хотите что-то простое и быстрое — посмотрите на Open Cowork.

Подводные камни: что бесит в Flyto-core

Идеальных инструментов не бывает. Вот что раздражает в Flyto-core:

• Тяжёлая установка. 500+ МБ зависимостей — это много для слабых машин. Если у вас старый ноутбук с 128 ГБ SSD, подумайте дважды.
• Сложная конфигурация. 300 инструментов — это круто, но половину из них нужно настраивать отдельно (базы данных, API-ключи, пути).
• Риски безопасности. Дать AI доступ к системе — как дать ребёнку доступ к командной строке. Одна ошибка в промпте — и прощай, важные файлы.
• Требует мощные модели. Для работы со сложными инструментами нужны модели от 30B параметров. GPT-4 справится, а вот маленькие локальные модели будут путаться.

Мой совет: начните с ограниченного набора инструментов. Дайте доступ только к файловой системе и веб-скрейпингу. Когда освоитесь — добавляйте остальное.

Кому подойдёт Flyto-core?

Идеально для:

• Разработчиков, которые устали писать однотипные скрипты для автоматизации
• Аналитиков данных, работающих с разрозненными источниками
• DevOps-инженеров, автоматизирующих мониторинг и деплой
• Исследователей, которым нужно собирать данные из интернета
• Всем, кто использует локальные модели и хочет сэкономить 40K токенов контекста

Не подойдёт:

• Новичкам в AI (начните с чего-то проще)
• Тем, у кого слабое железо (нужен минимум 16 ГБ ОЗУ)
• Параноикам, которые боятся давать AI доступ к системе (и правильно делают!)
• Тем, кому нужно 2-3 простых инструмента (возьмите MRS-Core)

Что дальше? Будущее локальных MCP-серверов

На 2026 год тренд очевиден: AI-агенты становятся автономнее. Но есть проблема — чем больше инструментов, тем сложнее управлять. Flyto-core с его 300+ инструментами — это верхушка айсберга.

Следующий шаг — оркестрация инструментов через сабагентов. Представьте: один главный агент решает задачу, разбивает её на подзадачи, распределяет между специализированными агентами с доступом к разным инструментам. Flyto-core уже сейчас позволяет такое — можно запускать инструменты цепочками.

Мой прогноз: к концу 2026 появятся MCP-серверы с 1000+ инструментами, но главным станет не количество, а умная оркестрация. И безопасность — куда же без неё.

Пока же Flyto-core остаётся самым мощным локальным арсеналом для AI-агентов. Сложный? Да. Опасный при неаккуратном использовании? Безусловно. Но когда он работает — вы чувствуете себя волшебником, который одной фразой заставляет компьютер делать то, на что раньше уходили часы.

Попробуйте. Но начните с песочницы. И не давайте sudo-права с первого дня.