À propos du projet

Ghostget est un outil open-source conçu pour donner aux agents IA un accès précis et délimité aux pages web, aux médias et aux comptes connectés. Il fonctionne comme une couche de capacités et de garde pour tout agent IA capable d'exécuter des commandes, permettant aux modèles de capturer des pages, préserver des médias, interroger des instantanés chiffrés et utiliser des capacités de compte vérifiées sans accès direct aux cookies, à des clients HTTP arbitraires ou à une automatisation complète du navigateur. Fonctionnalités clés : - Accès délimité : les agents demandent des résultats nommés (par exemple `messaging.list`) plutôt que des identifiants. Ghostget lie ces opérations à des fournisseurs, transports et niveaux de risque spécifiques, et s'arrête en cas de dérive des faits. - Garde locale : les archives et instantanés chiffrés restent inspectables localement. Les lectures en cache vérifiées peuvent fonctionner sans contacter le fournisseur. - Confiance liée au contenu : les plugins sont approuvés sur la base de bundles vérifiés adressés par contenu, tout changement de code exigeant une nouvelle décision de confiance. - Catalogue de fournisseurs : prend en charge plus de 20 services, dont Beeper, Bluesky, Facebook, GitHub, Gmail, Instagram, LinkedIn, Reddit, WhatsApp, X et YouTube. Chaque service dispose d'adaptateurs spécifiques pour les API officielles ou les interactions web authentifiées. - Capture et archivage : convertit les URL publiques en Markdown durable, archive les médias autorisés avec des enregistrements d'intégrité et recherche dans les bases de connaissances locales. - Lectures persistantes : stocke les lectures validées liées au compte sous forme d'instantanés chiffrés, permettant une revalidation sans rouvrir de navigateur. L'installation nécessite Bun et prend en charge macOS et Linux. L'outil inclut un panneau de contrôle natif macOS pour gérer les comptes, les permissions et les approbations. Il propose à la fois une CLI (`ghostget`) et un SDK TypeScript pour l'intégration dans des frameworks d'agents personnalisés.