Início Projetos tome
tome
Svelte

tome

um cliente de desktop LLM mágico que facilita para *qualquer um* usar LLMs e MCP

por runebookai · GitHub
Estrelas
Forks
Licença
Criado
Último commit
Categoria
Svelte
Linguagem
Provável
Auto-hospedável
geminillmllm-clientApache-2.0SvelteAuto-hospedável
Ver no GitHub
Em palavras simples

Converse com modelos de IA e gerencie tarefas usando um aplicativo de desktop que se conecta a várias ferramentas de IA.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
tome — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
626625
2026-07-202026-08-31
📈 Acompanhe tome

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

um cliente de desktop LLM mágico que facilita para *qualquer um* usar LLMs e MCP

tome tem 625 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 45 vezes. tome é escrito principalmente em Svelte. Está em desenvolvimento ativo desde 2025. tome está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: gemini, llm, llm-client, llms.

Frequently asked questions

O que é tome?

um cliente de desktop LLM mágico que facilita para *qualquer um* usar LLMs e MCP

tome é de código aberto?

tome é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

tome é gratuito?

Sim. tome é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está tome?

tome está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem tome está escrito?

tome é escrito principalmente em Svelte.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — tome

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=runebookai-tome)](https://olud.ai/project/runebookai-tome.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.