A lightweight alternative to OpenClaw that runs in containers for security. Connects to WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Gmail and other messaging apps,, has memory, scheduled jobs, and runs directly on Anthropic's Agents SDK
An AI assistant that runs agents securely in their own containers. Lightweight, built to be easily understood and completely customized for your needs. nanoclaw.dev • OpenClaw is an impressive project, but I wouldn't have been able to sleep if I had given complex software I didn't understand full access to my life. OpenClaw has nearly half a million lines of code, 53 config files,…
⚠ Le score de confiance ci-dessous ne concerne que le dépôt de la collection. Les éléments inclus ne sont ni vérifiés ni analysés individuellement — examinez-les avant de les utiliser.
La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.
Lu dans le code que npm livre réellement, au moment de l’analyse. Le paquet n’a jamais été exécuté. Les outils enregistrés dynamiquement à l’exécution, ou cachés dans du code empaqueté ou minifié, peuvent passer inaperçus — c’est donc un plancher de la surface d’outils, pas un recensement complet.
atomic_chat_list_modelsList all models available in the local Atomic Chat desktop app. Use this to see which models are loaded before calling atomic_chat_generate.List all models available in the local Atomic Chat desktop app. Use this to see which models are loaded before calling atomic_chat_generate.
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atomic_chat_generateSend a prompt to a local Atomic Chat model and get a response. Good for cheaper/faster tasks like summarization, translation, or general queries. Use atomic_chat_list_models first to see available models.Send a prompt to a local Atomic Chat model and get a response. Good for cheaper/faster tasks like summarization, translation, or general queries. Use atomic_chat_list_models first to see available models.
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ollama_list_modelsList all models installed in the local Ollama daemon. Use this to see which models are available before calling ollama_generate.List all models installed in the local Ollama daemon. Use this to see which models are available before calling ollama_generate.
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ollama_generateSend a prompt to a local Ollama model and get a response. Good for cheaper/faster tasks like summarization, translation, or general queries. Use ollama_list_models first to see available models.Send a prompt to a local Ollama model and get a response. Good for cheaper/faster tasks like summarization, translation, or general queries. Use ollama_list_models first to see available models.
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ollama_pull_modelPull (download) a model from the Ollama registry into the local daemon. Blocks until the download completes — large models can take several minutes.Pull (download) a model from the Ollama registry into the local daemon. Blocks until the download completes — large models can take several minutes.
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ollama_delete_modelprivilégiéDelete a locally installed model from the Ollama daemon to free disk space.Delete a locally installed model from the Ollama daemon to free disk space.
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ollama_show_modelShow details for a locally installed model: modelfile, parameters, template, and architecture info.Show details for a locally installed model: modelfile, parameters, template, and architecture info.
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ollama_list_runningList models currently loaded in memory, with memory usage and processor type (CPU/GPU). Use this to see what is warm and consuming resources.List models currently loaded in memory, with memory usage and processor type (CPU/GPU). Use this to see what is warm and consuming resources.
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create_agentCreate a long-lived companion sub-agent (research assistant, task manager, specialist) — the name becomes your destination for it. May require admin approval before the agent is created. Fire-and-forget.Create a long-lived companion sub-agent (research assistant, task manager, specialist) — the name becomes your destination for it. May require admin approval before the agent is created. Fire-and-forget.
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send_messageSend a message to a named destination.Send a message to a named destination.
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send_fileSend a file to a named destination.Send a file to a named destination.
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edit_messageprivilégiéEdit a previously sent message. Targets the same destination the original message was sent to.Edit a previously sent message. Targets the same destination the original message was sent to.
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add_reactionAdd an emoji reaction to a message.Add an emoji reaction to a message.
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ask_user_questionAsk the user a multiple-choice question and wait for their response. This is a blocking call — execution pauses until the user responds or the timeout expires. Provide a short card title (e.g. "Confirm deletion") and an array of options — each option may be a plain string (used as both button label…Ask the user a multiple-choice question and wait for their response. This is a blocking call — execution pauses until the user responds or the timeout expires. Provide a short card title (e.g. "Confirm deletion") and an array of options — each option may be a plain string (used as both button label…
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send_cardSend a structured card (interactive or display-only) to the current conversation.Send a structured card (interactive or display-only) to the current conversation.
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install_packagesprivilégiéInstall apt and/or npm packages into YOUR per-agent container image. Requires admin approval; fire-and-forget. On approval, the image is rebuilt and the container is restarted automatically.Install apt and/or npm packages into YOUR per-agent container image. Requires admin approval; fire-and-forget. On approval, the image is rebuilt and the container is restarted automatically.
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add_mcp_serverWire an EXISTING third-party MCP server into YOUR per-agent runtime config. Provide either the local `command` + optional `args`/`env`, or its remote Streamable HTTP `url` (HTTPS; plain HTTP only for localhost / host.docker.internal). Requires admin approval; fire-and-forget.Wire an EXISTING third-party MCP server into YOUR per-agent runtime config. Provide either the local `command` + optional `args`/`env`, or its remote Streamable HTTP `url` (HTTPS; plain HTTP only for localhost / host.docker.internal). Requires admin approval; fire-and-forget.
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17 outils sur 17 ont publié une description.
Les noms et descriptions d’outils sont écrits par l’éditeur et affichés tels quels, comme du texte inerte. Ce sont les chaînes qu’un client MCP transmet à un modèle, alors Forge y recherche des motifs d’injection de prompt — tout constat apparaît avec l’analyse de sécurité ci-dessus. « Privilégié » est une correspondance de mot-clé sur le nom de l’outil, pas un audit de ce qu’il fait : un nom anodin peut tout de même tout faire.
An AI assistant that runs agents securely in their own containers. Lightweight, built to be easily understood and completely customized for your needs. nanoclaw.dev • OpenClaw is an impressive project, but I wouldn't have been able to sleep if I had given complex software I didn't understand full access to my life. OpenClaw has nearly half a million lines of code, 53 config files, and 70+ dependencies. Its security is at the application level (allowlists, pairing codes) rather than…
Les noms cliquables ouvrent l’index Forge de toutes les entrées observées exposant cet outil. Parcourir tous les outils indexés.
Cette entrée ne publie aucun paquet npm : Forge n'a donc pas d'arbre de dépendances pour elle. C'est une lacune de couverture — pas une affirmation qu'elle n'a aucune dépendance.