awesome-muse-connectors

查 Meta Muse 连接器能力与权限，选型不再翻文档

awesome-muse-connectors 是一个面向 Meta Muse 生态的开源连接器目录，用 Python 维护，收录了官方与社区贡献的集成方案和连接器技能（connector skills）。它要解决的问题是：当开发者想让 AI Agent 或自动化工作流接入 Meta Muse 相关服务时，往往不清楚有哪些现成连接器、各自支持什么能力、需要怎样的认证方式和权限范围，只能逐个翻文档试错。这个项目把每个集成的能力说明、认证方式、权限要求都整理成结构化条目，并标注信息来源，方便快速比对和选型。核心能力包括：按能力/认证类型检索连接器、查看权限边界、复用社区技能模板，以及作为 Agent 工具链的接入清单。它本身不是运行时框架，而是选型与参考层，帮助团队在搭建 agentic 工作流时少走弯路。

开源 free 自动化工作流

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1093

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类自动化工作流

开发团队Anil-matcha

所属国家

官网地址https://ai.meta.com/muse

GitHubhttps://github.com/Anil-matcha/awesome-muse-connectors

定价模式free

价格说明开源免费目录项目

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-skills,agentic-ai,ai-agents,ai-tools,api,api-integration,automation,awesome,awesome-list,connector-catalog,connectors,developer-tools,integrations,llm,meta-ai,muse,muse-connectors,open-source,personal-ai,skills

GitHub 星标★ 1093

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-04-10 00:00:00

最近更新2026-09-27 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-28

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 7 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

能访问 GitHub 并安装 Git
已获得 Meta Muse 使用权限（应用内或 WhatsApp 可用）
本地有 Python 环境，便于查看和维护仓库内容
可访问 https://ai.meta.com/muse/download/ 确认当前开放情况

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把连接器目录仓库拉到本地，方便离线查阅模板与目录结构。仓库为社区维护，与 Meta 官方无隶属关系。
```
git clone https://github.com/Anil-matcha/awesome-muse-connectors.git
```
2浏览连接器目录

打开 connectors/README.md，逐条比对连接器的能力、认证方式、权限范围与成熟度，挑选需要的条目。
3确认 Muse 访问权限

先到 Muse 下载页确认当前开放情况，再在 Muse 应用或 WhatsApp（若可用）中打开 Muse。
4复制模板提示词

在仓库模板中挑一个贴近需求的，复制其 prompt 文本；把方括号占位字段替换成你自己的真实信息，并收窄适用范围。
5粘贴到 Muse 并回答设置问题

新建一个对话，把提示词粘贴进去，按 Muse 提出的设置问题逐项作答。
6只连接必需的应用

按该工作流的最小权限原则，仅连接它真正需要的应用，避免授予多余权限。
7在监督下跑首个任务

第一次执行务必人工盯守，对发送、购买、删除、发布、分享等动作保持必须审批。

如何确认成功

connectors/README.md 能看到连接器条目，且 Muse 中在监督下成功完成第一个任务即可。

常见问题

Q：这些连接器是 Meta 官方提供的吗？

A：不是。仓库是独立社区合集，与 Meta 无隶属或背书关系；社区技能与 Meta 内置连接器不同，使用前请查看其权限与成熟度。

Q：这些社区技能从哪来、有许可证吗？

A：它们复制自一个 MIT 许可项目，并保留原始许可证，同时在 connectors/README.md 的连接器目录中列出。

Q：可以直接拿模板做无人值守自动化吗？

A：不建议。README 明确说明模板只是起点而非无人值守方案，需替换占位字段、收窄范围并保留审批环节。

Q：连接器能力会长期稳定吗？

A：不一定。README 提示可用性与服务商 API 都可能变化，使用前请重新核对权限与当前状态。

注意事项

社区技能保留其来源许可证，使用时请遵守对应条款。
连接器的可用性和服务商 API 可能随时变化，选型前需重新确认。
首次运行务必人工监督，发送、购买、删除、发布、分享等动作保持必须审批。
本仓库为独立社区合集，未获得 Meta 认证、背书或运营。

核心亮点

每条集成标注能力、认证方式与权限范围，选型信息集中可比
区分官方集成与社区 connector skills，来源可追溯
以 Python 组织目录数据，便于脚本化检索和二次加工

不足之处

本质是目录/清单，不提供可直接运行的连接器实现
条目质量依赖社区贡献，更新频率和覆盖广度待观察

适用场景

为 AI Agent 挑选接入 Meta Muse 的现成连接器
评估某个集成的认证方式与权限边界是否合规
搭建自动化工作流前做连接器选型对比

替代项目

awesome-ai-agents、awesome-mcp-servers

项目介绍

awesome-muse-connectors 是自动化工作流领域的开源项目，由 Anil-matcha 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,199 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,093）位列前 30%，在自动化工作流分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-27。开源免费目录项目。

它主要面向的使用场景是：为AIAgent挑选接入MetaMuse的现成连接器。同类可对比的替代方案包括 awesome-ai-agents、awesome-mcp-servers。

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