Myca, bilgisayarlarınızı otonom bir yapay zeka ağı haline getiren yerel öncelikli (local-first) bir yapay zeka otomasyon işletim sistemidir.
Myca'yı kurmak ve ilk yerel otomasyon akışınızı başlatmak için bu basit adımları izleyin.
# 1. Depoyu klonlayın ve dizine gidin git clone https://github.com/brienteth/myc-ai cd myc-ai/ai-layer # 2. Gereksinimleri kurun ve backend'i başlatın pip install -r requirements.txt python main.py # 3. Masaüstü uygulamasını başlatın cd ../desktop npm install npm run electron:start
Arayüze gidin ve AI Assist çubuğuna şu komutu yazın:
"Summarize my Downloads folder."
Myca otomatik olarak bir Plan (DAG) üretecek, indirilenler klasöründeki dosyaları okuyacak, yerel modeliniz yardımıyla özetleyecek ve masaüstünüze bir rapor olarak kaydedecektir.
Myca OS üzerindeki her işlem bir Need (Niyet) ile başlar. Niyet, kullanıcının yapmak istediği görevi doğal dilde ifade etmesidir.
Gelen niyet yerel semantik önbellek filtrelerinden geçirilir. Eğer daha önce benzer bir işlem yapılmışsa, öğrenilen deneyimlerden (Experience) doğrudan rota belirlenir. Aksi halde yerel LLM planlama yapması için devreye sokulur.
Planner v3, isteği serbest LLM tahminleriyle üretmek yerine Deterministik bir Execution Compiler olarak çalışır. İstek önce satıcılardan bağımsız (Vendor-Neutral) niyet grafına çevrilir ve 9 otonom ajanla denetlenir.
# Planner v3 Multi-Agent Akış Sırası User Prompt ➔ Intent Agent ➔ Capability Agent (Abstract Primitives) ➔ Parameter Reasoning Agent (Knowledge/Env/Vault Search) ➔ Security Agent (Keychain/Vault Resolver) ➔ Cost Agent (Compute Dispatch) ➔ Graph Agent (Multi-Candidate A, B, C, D) ➔ Critic Agent ➔ Repair Agent ➔ Simulation Agent (Sandbox Dry-Run) ➔ Quality Scorer (Target ≥ 96/100) ➔ Runtime
Myca Planner v3 halüsinasyonları sıfıra indirmek için aday grafları simüle eder. Aday graf 8 metrik üzerinden (Doğruluk, Gecikme, Güvenlik, Maliyet, Gizlilik, Güvenilirlik, Karmaşıklık, Onarılabilirlik) değerlendirilir ve 96/100 eşik puanını geçene kadar yürütülmez.
Yürütme Grafiği, bağımlılıkları belirlenmiş düğümlerden (Nodes) oluşan Yönlendirilmiş Döngüsüz bir Grafiktir (DAG). Adımlar paralel veya sırayla çalıştırılabilir.
Düğümler çalışırken her adımda durum izlemesi yapılır. Eğer bir düğüm çökerse, akış iptal edilir veya kurtarma (retry) mekanizmaları devreye girer. Kullanıcı dilerse arayüzdeki "Stop" butonu ile yürütmeyi anında sonlandırabilir.
Beceriler, Myca işletim sisteminin dış dünya ile konuşmasını sağlayan araçlardır. Her beceri girdi ve çıktı şemalarına sahiptir ve güvenlik izinleri doğrultusunda çalışır.
Myca, Claude tarafından geliştirilen açık kaynaklı MCP protokolünü yerel olarak destekler. Kendi veritabanlarınızı, dosya sistemlerinizi veya web API'lerinizi sisteme dinamik beceri olarak bağlayabilirsiniz.
Myca cihazları kendi aralarında yerel bir mDNS/WebRTC ağı kurarlar. Buna Colony (Koloni) denir. Cihazlar iş yüklerini paylaşırlar.
Koloni ağının çalışması için internet gerekmez. Yerel yönlendiriciniz (router) üzerinden cihazlar birbirini otomatik olarak keşfeder ve görev dağıtımı yapar.
Aşağıda en çok ihtiyaç duyulan kullanım senaryoları ve bunlara uygun niyet tanımları listelenmiştir.
Niyet: "Masaüstündeki raporlar klasöründeki tüm PDF'leri oku, yapay zekayla özetle ve bir rapor yaz."
Niyet: "Fatura klasörüne yeni PDF eklenince tutarını çıkar, Excel'e yaz ve muhasebeye mail at."
Niyet: "İndirilenler klasörüne zip dosyası gelince otomatik olarak çıkart ve klasörü temizle."
Hızlıca kopyalayıp kullanabileceğiniz ve kendi sisteminize uyarlayabileceğiniz 200'den fazla akış şablonu ve tarifi.
Bir niyet seçin ve Myca OS'in işi nasıl işlediğini canlı izleyin.
Myca'nın yerel çıkarım motorunu, web kazıyıcısını (Firecrawl benzeri), oturum hafızasını (Obsidian benzeri) ve otonom yazılım fabrikasını (Finn-loop benzeri) istediğiniz Python uygulamasına bağımsız bir SDK olarak entegre edebilirsiniz.
# İstemci + Uzak Düğüm Bağlantısı pip install myca # İstemci + Yerel LLM Çıkarımı (llama-cpp-python) pip install "myca[local]" # Tam Kurulum (Yerel LLM + Web Kazıyıcı + Sunucu + P2P Mesh) pip install "myca[all]"
Myca istemcisini asenkron bağlam yöneticisi ile doğrudan uygulamanızda çalıştırabilirsiniz:
import asyncio
from myca import Myca
async def main():
async with Myca(backend="auto") as ai:
# 1. LLM Üretimi & Akış
response = await ai.generate("Kuantum bilgisayarları kısaca açıkla.")
print(response)
async for token in ai.stream("Kod yazarken dikkat edilecekler:"):
print(token, end="", flush=True)
# 2. Yerel Web Kazıma (URL -> Temiz Markdown)
page = await ai.scrape("https://example.com")
print(page["title"], page["markdown"])
# 3. Oturum Hafızası (Handover & Resume)
await ai.handover(
summary="API katmanı tamamlandı",
decisions=["FastAPI seçildi"],
next_steps=["Testleri yaz"]
)
previous = await ai.resume()
print("Kaldığımız yer:", previous["summary"])
# 4. Otonom Yazılım Fabrikası (Spec -> Build -> Review)
spec = await ai.factory_spec("Kullanıcı profili REST API")
print("Spec ID:", spec["id"])
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Senkron betikler için hızlı tek satırlık fonksiyonlar:
from myca import generate, scrape
text = generate("Python nedir?", backend="mock")
page = scrape("https://example.com")
Myca OS içerisinde çalışan kendi becerilerinizi girdi parametreleri, çıktılar ve gerekli izin bildirimleri ile tanımlayabilirsiniz.
from myca.skills.core.decorator import skill
@skill(
id="custom.file_printer",
version="1.0.0",
permissions=["fs.write"],
inputs=["file_path", "text"],
outputs=["status"]
)
async def print_file(ctx, file_path: str, text: str) -> dict:
ctx.emit("custom.file_printer.started", {"file_path": file_path})
await ctx.check_cancel()
with open(file_path, "w") as f:
f.write(text)
return {"status": "Success"}
Myca OS yerel localhost `8420` portu üzerinde çalışır. Uygulamayı dışarıdan kontrol etmek için aşağıdaki endpointleri çağırabilirsiniz.
İş akışlarını veya yapay zekayı tetiklemek için ana endpoint.
Request:
{
"prompt": "Summarize this downloads folder",
"stream": false
}
Response:
{
"response": "Summary data...",
"done": true
}
Daha önce çalıştırılmış akışların geçmiş durumlarını döndürür.
Aktif yürütülmekte olan akışları anında durdurur.
Myca OS, donanım kaynaklarını, GPU VRAM hafızasını ve yapay zeka becerilerini 0-bağımlılıkla koordine eden %100 egemen bir mikro-çekirdek (Rust Core) üzerinde çalışır.
Myca Runtime, herhangi bir bulut sağlayıcısına veya HTTP/1.1'e bağımlı olmayan izole bir Rust workspace olarak yapılandırılmıştır:
Mantar (Forest Floor) tasarım sistemiyle korunan kurumsal güvenlik katmanı:
Aynı Wi-Fi ağındaki bilgisayar, telefon veya sunucular mDNS ile birbirini tanır. Cihazlar GPU VRAM kapasitelerini ağa duyurur ve ağır yükler Wi-Fi üzerinden en uygun cihazın GPU'suna (iOS Metal / Android Vulkan NDK / Termux) aktarılır.
Myca OS, tamamen internete çevrimdışı iken yerel donanımlar üzerinde test edilmiştir.
| Donanım | Yapay Zeka Modeli | Hız (tok/s) | Bellek (RAM) |
|---|---|---|---|
| MacBook Air M4 | Llama 3.2 (3B) | 12 tok/s | 8GB RAM |
| NVIDIA RTX 4070 Laptop | Llama 3 (8B) | 45 tok/s | 16GB RAM |
| Raspberry Pi 5 | Qwen 2.5 (1.5B) | 3 tok/s | 8GB RAM |
Hayır. Myca yerel öncelikli çalışır. Cihazlarınız arasındaki iletişim yerel ağda WebRTC üzerinden doğrudan (P2P) şifreli olarak gerçekleşir.
Evet, yerel bilgisayarınızdaki klasör izlemeleri, Excel yazımları ve yerel yapay zeka analizleri tamamen çevrimdışı çalışabilir. Sadece e-posta gönderme veya sosyal medya yüklemesi gibi işlemler internet gerektirir.