'mcp-server' 검색 결과

Trace bugs through call chains using knowledge graph

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Analyze blast radius before making code changes

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Use when the user needs to run GitNexus CLI commands like analyze/index a repo, check status, clean the index, generate a wiki, or list indexed repos. Examples: "Index this repo", "Reanalyze the codebase", "Generate a wiki"

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Use when the user asks how code works, wants to understand architecture, trace execution flows, or explore unfamiliar parts of the codebase. Examples: "How does X work?", "What calls this function?", "Show me the auth flow"

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Review a PR or branch diff using the knowledge graph for full structural context. Outputs a structured review with blast-radius analysis.

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Review only changes since last commit using impact analysis. Token-efficient delta review with automatic blast-radius detection.

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Build or update the code review knowledge graph. Run this first to initialize, or let hooks keep it updated automatically.

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Use when the user is debugging a bug, tracing an error, or asking why something fails. Examples: "Why is X failing?", "Where does this error come from?", "Trace this bug"

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Generate images using nano-banana-2 MCP tools with best-practice prompting. Use this skill when the user asks to create, generate, or edit images.

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Nutrient DWS API로 PDF, Office 문서와 이미지를 변환·가공합니다. 글자와 표 추출, 스캔 문자 인식, 민감 정보 가림, 서명과 양식 입력을 처리합니다.

• Office 문서와 HTML을 PDF로 변환
• 스캔 문서를 검색 가능하게 변환
• PDF 표를 Excel로 추출

AI 어시스턴트에 외부 기능과 데이터를 제공하는 MCP 서버의 구축과 유지보수를 돕습니다. Node/TypeScript 기능 등록, 입력 검증, 통신 방식 선택을 다룹니다.

• AI용 MCP 서버를 구축할 때
• 작업, 데이터, 지시 템플릿을 추가할 때
• 로컬과 원격 연결 방식을 선택할 때

Guides agents in choosing Cherry Studio tools for research, document conversion, memory, notifications, and other tasks. It explains when to use app tools or local runtimes, with checks for availability, configuration, and approval.

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• Choose the right Cherry Studio tool for a task
• Read or convert local Office and PDF files
• Set up scheduled tasks and notifications

Add interactive panels to an MCP server so users can select records, view charts, or follow progress inside a conversation. The skill guides tool connections, interface implementation, sandbox restrictions, and testing in hosts that support these panels.

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• Build a searchable contact or file picker
• Display charts and previews inside a conversation
• Show live progress for a long-running job

Plan and build an MCP server, a connection that lets Claude use external tools. Choose hosting, tool structure, authentication, and a framework, then scaffold a server or hand off to specialized packaging and interface skills.

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• Connect a cloud API to Claude
• Choose how to run and distribute an MCP server
• Organize tools for an API with many actions

Generate a PHP server for MCP, a protocol that lets AI applications access tools and data. Build a project with the official PHP SDK, including requested capabilities, configuration files, PHPUnit tests, and setup documentation.

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• Build a PHP MCP server for file operations
• Expose configuration and data to AI applications
• Provide reusable code review prompts

Create a Kotlin MCP server, which connects AI agents to external tools, using the official SDK. Generate a Gradle project with tool implementations, input validation, configuration, basic tests, and setup documentation.

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• Start a Kotlin MCP server project
• Expose custom tools to AI agents
• Set up stdio or SSE transport

Build a Java MCP server, a service that lets AI agents call Java code, APIs, or databases. The skill prepares a Maven or Gradle project, implements tools, adds tests, and configures client connections.

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• Expose existing Java code to AI agents
• Connect agents to APIs or databases
• Build an MCP server in Spring Boot

Create a Go server for MCP, a protocol that connects AI agents to tools and data. Generate a structured project using the official SDK, with typed tools, configuration, error handling, tests, and setup documentation.

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• Start a Go MCP server project
• Implement tools with typed inputs and outputs
• Add input validation and cancellation handling

Audit MCP servers, which provide external tools to AI agents, for hidden instructions, changes after approval, unsafe internal requests, and missing authentication. Use mcp-scan and manual checks to document risks and recommended fixes.

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• Reviewing an MCP server before adding it to an agent
• Auditing an internally developed MCP server
• Checking approved tools for unexpected changes

Create and customize Qwen Code extensions using templates for context, commands, skills, agents, and MCP servers that connect external tools. Validate configuration and referenced files, review executable behavior, and prepare the extension for local testing.

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• Creating a Qwen Code extension from a template
• Packaging custom commands and skills in an extension
• Adding MCP servers or other extension integrations

Turn an OpenAPI specification into starter code for an MCP server, which connects AI agents to API tools. Support Python or TypeScript implementations, validate tool definitions, and plan changes that preserve compatibility.

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• Exposing an existing REST API to an AI agent
• Creating a Python or TypeScript MCP server scaffold
• Checking tool definitions before integration tests

Expose REST APIs as tools for AI agents through Google Cloud API Gateway using MCP, a protocol for connecting agents to tools. Covers OpenAPI migration, authentication, client connections, validation, and troubleshooting.

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• Expose existing REST APIs as agent tools
• Migrate OpenAPI 2.0 specifications for MCP
• Protect tool listings with JWTs or API keys

Diagnose why an AI agent skips tools, passes incorrect arguments, or repeats calls. Get guidance on tool descriptions, schemas that define accepted inputs, execution flow, and mock tests before connecting to a real model.

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• Finding why an agent never calls a tool
• Fixing incorrect or missing tool arguments
• Investigating repeated calls or skipped steps

Build remote MCP servers, which let AI agents call external tools, on Cloudflare Workers. This skill covers server code, tool definitions, OAuth authentication, local testing, deployment, and connecting a Codex client.

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• Building a remote MCP server
• Adding OAuth authentication to MCP tools
• Exposing external APIs as tools for AI agents