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開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南,支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南,支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。
使用官方 Upstash QStash JavaScript/TypeScript SDK 來管理無伺服器訊息傳遞、任務排程與 Webhook 驗證。
有效提取 YAML 檔案中的特定欄位,無需讀取整個檔案,可節省 80-95% 的上下文視窗用量。
基於 Apple Silicon 與 MLX 的本地機器學習推論服務,整合語音識別 (ASR)、語音合成 (TTS)、翻譯、圖像生成與視覺識別功能。
RPI 規劃階段:從研究文件中建立基於區塊且具有依賴感知能力的實作計劃,以進行結構化、原子化的開發。
自動化將 Netflix Conductor 工作流遷移至 Temporal Python,包含伺服器編排、Worker 管理與工作流疑難排解。
網頁應用程式的瀏覽器自動化測試技能。執行自動化網站稽核、視覺回歸測試、使用者流程驗證,並透過即時瀏覽器快照進行問題追蹤。
智能筆記與流程圖繪製工具。可根據文字內容自動生成美觀的視覺化筆記、思維導圖與流程圖,並匯出為圖片,無需讀取檔案權限,適合學習與知識總結。
生產級監控系統,包含 Prometheus 指標、Grafana 儀表板、PromQL 查詢語言、告警規則與 AI 異常偵測,適用於雲原生應用。
透過 SSE 協定直接連接 RagCode MCP,無需繁瑣的設定檔或二進位檔案依賴。
開發週期 Gate 2 技能,用於驗證可觀測性實作,包含結構化日誌、OpenTelemetry 追蹤及儀表覆蓋率,且不修改程式碼。
使用 CodeQL 進行深入的程式碼安全性分析,支援跨程序資料流、汙染追蹤及多種語言的自動化漏洞偵測。