iMCP: kết nối dữ liệu Apple với AI qua MCP trên macOS

Palmier Pro is a macOS-native video editor written in Swift that embeds generative AI tools like Seedance and Kling into the timeline, letting you and an AI agent work the same project simultaneously. The editor itself is free and open source; the generative AI processing is a paid add-on. It communicates with Claude, Codex, and Cursor through the MCP protocol so agents can read and modify your timeline. The catch: it requires macOS 26 (Tahoe) on Apple Silicon — a version that will ship in the future, so you cannot run it today.

Peekaboo (openclaw/Peekaboo) functions as a macOS command-line interface and an optional menu-bar application, providing screen capture, accessibility inspection, and native UI automation capabilities. Additionally, an MCP server is included, which makes the identical toolset available for AI clients, including Codex, Claude Code, or Cursor. Developed in Swift, a new `agent` command is added, allowing it to transform a natural-language instruction into a series of see/click/type calls. By version 4.0, the command surface was established, featuring exactly 33 root commands that produce consistent JSON output.

OGAM (Off Grid AI Mobile) is an on-device AI suite for Android, iOS, and macOS, emphasizing offline functionality and privacy. It enables users to run GGUF LLMs for chat, generate images with Stable Diffusion, perform vision AI tasks, and transcribe speech using Whisper, all directly on their device without data leaving it. The application supports CPU, GPU, and NPU acceleration, allows connection to local network OpenAI-compatible servers, and includes features like built-in tool calling, a project knowledge base for document analysis, and advanced model memory management. An optional "Pro" tier adds voice mode, custom personas, and integrations for drafting actions with services like Calendar and email.

JavaGuide là một repository tổng hợp kiến thức phỏng vấn Java và backend được duy trì bởi cộng đồng, bao phủ gần như toàn bộ các chủ đề mà một ứng viên backend cần nắm vững: từ Java core (collections, concurrency, JVM), hệ điều hành và mạng máy tính, cho đến cơ sở dữ liệu (MySQL, Redis), kiến trúc phân tán, và các công cụ devops như Docker, Git. Điểm mạnh rõ rệt là mỗi phần đều đi kèm bài tổng hợp câu hỏi phỏng vấn được đánh dấu "必看" (bắt buộc đọc), kèm theo phân tích source code chi tiết cho các cấu trúc dữ liệu phổ biến như HashMap, ConcurrentHashMap, và các topic nâng cao như AQS, JMM. Repository cũng mở rộng sang AI application development với một repo riêng (AIGuide) về LLM, Agent, RAG và MCP, phản ánh xu hướng hiện tại trong việc tuyển dụng backend. Nhược điểm là nội dung rất dàn trải — hơn 100 file markdown trải dài từ BigDecimal đến Elasticsearch, nên nếu bạn đã có nền tảng vững ở một số phần, việc lọc đúng nội dung cần ôn tập đòi hỏi thêm effort. Cá nhân tôi thấy đây là tài liệu tốt nhất để "làm quen" với toàn cảnh backend Java trước khi đi sâu vào từng chủ đề riêng lẻ, nhưng không nên dùng nó thay cho việc đọc source code thật hoặc tài liệu chính thức.