Agent Skills Hub

figma

利用 Figma MCP 服务器获取设计数据、提取资源，并将 Figma 节点转换为符合设计系统规范的 React 与 Tailwind 代码。

plan

用于规划与实现功能、技能、脚本或架构变更的结构化六阶段工作流程，包含自动化工具探索与安全验证。

paperbanana

使用 AI 自动化技术，将 CSV 或 JSON 数据转换为适合学术出版的高质量统计图表。

mcp-gateway-patterns

MCP Gateway 设计模式，用于管理 Agent Gateway、子进程 (Subprocess) 及 Daemon 隔离策略，以优化上下文 Token 使用与系统性能。

mcp-client

通用的 MCP 客户端，支持通过渐进式揭露连接任何 MCP 服务器。将 MCP 服务器封装为技能以避免工具定义占用过多 Context Window。适用于 Zapier、GitHub、sequential thinking 及文件操作。

local-skills-mcp-guide

local-skills-mcp 仓库实现指南。提供关于 MCP 工具处理程序、技能加载与聚合逻辑，以及项目结构的详细技术文档，帮助开发者快速理解与开发。

mess-mcp

一个让 Claude 通过 MESS (Meatspace Execution and Submission System) 协议指派并管理实体世界任务的 MCP 服务器。

massive-context-mcp

通过递归分块、子查询与聚合结果处理超过 1,000 万 token 的大型文件和代码库，突破 LLM 上下文窗口限制。

k0ntext

RPI 规划阶段：从研究文件中创建基于区块且具有依赖感知能力的实施计划，以进行结构化、原子化的开发。

Hive Agent Architecture

用于在 Hive 原生 Rust 架构中构建、注册和编排模型上下文协议 (MCP) 工具与 AI 代理工作流的开发框架。

ragcode-sse

通过 SSE 协议直接连接 RagCode MCP，无需繁琐的配置文件或二进制文件依赖。

creating-agents-md

提供创建 agents.md 文件的标准化模板与指南，为 AI 编程助手提供项目专属的背景上下文。