「serve」の検索結果

Set up the ContextA8C MCP server for accessing Automattic internal resources (Slack, Linear, P2s, GitHub Enterprise, etc.)

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Work with fonts in the Shift font editor. Use for questions about the font, glyph, source, selection, or view open in the running Shift app (through its local MCP server), for reading, authoring, or compiling saved .shift documents and other font files with shift-cli, and for font concepts such as contours, components, masters, and variable fonts.

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When the user wants to find Slack groups, Discord servers, Reddit communities, forums, or online communities where their target audience hangs out. Also use when the user mentions "where to promote", "find communities", "community marketing", or "distribution channels".

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Databricks AI Runtime, the `databricks air` CLI commands for submitting and managing GPU training workloads on Databricks serverless compute. Use for: writing and submitting `databricks air` workload YAML, passing hyperparameters and secrets, checking run status, listing/cancelling runs, streaming a run's logs and watching its progress, custom Docker image setup, and environment configuration.

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Execute code and manage compute on Databricks: run Python/Scala/SQL/R via serverless, classic, or interactive clusters, and create/resize/delete clusters and SQL warehouses.

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Generate realistic synthetic data using Spark + Faker (strongly recommended). Supports serverless execution, multiple output formats (Parquet/JSON/CSV/Delta), and scales from thousands to millions of rows. For small datasets (<10K rows), can optionally generate locally and upload to volumes. Use when user mentions 'synthetic data', 'test data', 'generate data', 'demo dataset', 'Faker', or 'sample data'.

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Previews, provisions, or diagnoses a uv-managed local Python .venv with `databricks environments setup-local`. Use when the user wants to set up or fix one for Databricks Connect, cluster or serverless compute, `--job-task`, or a bundle target, or when setup-local fails.

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Design tools, scripts, and CLIs that an agent will call, so the interface teaches its own use instead of a wall of prose and examples. Use when building an MCP server or tool definition, writing an agent-facing script, or when an agent keeps misusing a tool it already has.

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Delegates tasks to a locally served Muse Glimmer via ollama. Use when delegation-core selects glimmer or the prompt must not leave the machine.

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Routes multi-tool workflows through MCP servers for large datasets and pipelines. Use when Bash tool overhead is limiting throughput on data-heavy tasks.

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Use when a skill fails for a missing tool or the environment needs checking. Diagnoses Python, R, Node, Claude Code, Git, Zotero and configured MCP servers and prints a pass/fail table with links to the setup docs. Read-only; installs nothing.

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Use Galaxy repository guidance for server configuration, APIs, tool and workflow development, data/storage, Tool Shed operations, and web-client development.

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Operate and extend GeoNode geospatial content-management deployments, resource APIs, uploads, metadata/catalogues, GeoServer security, harvesting, and administration with explicit service and safety gates.

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Use Docling to convert, parse, configure, extract, chunk, serve, and maintain document-processing workflows across Python APIs, CLI commands, optional pipelines, and repository edits.

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Use Dexbotic to prepare DexData, train and serve vision-language-action policies, evaluate checkpoints, and integrate explicitly external RL or robot backends.

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Load, generate, compile, rasterize, evaluate, train, and serve DeTikZify and Ti*k*Zero workflows.

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Use when building, debugging, testing, or maintaining Plotly Dash applications, callbacks, server backends, component packages, renderer internals, and Dash repository workflows.

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Use when working with Dagster OSS: assets, jobs, Definitions, config/resources, schedules/sensors, automation, CLI/local development, deployment operations, GraphQL/webserver, Pipes external processes, components/projects, or editing the Dagster repository itself.

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Use the Folding@home coronavirus repository conventions to curate molecular structures, prepare bounded OpenMM systems, and preserve target, publication, and provenance notes.

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Guides CLIP-as-service client, server, and CLIP search workflows for text/image embeddings, cross-modal ranking, and retrieval services.

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Use ComfyUI as a modular AI content-creation engine: launch and automate the server, submit API workflows, validate graph JSON, author custom nodes, and configure model paths/backends.

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Use ColBERT/colbert-ai for late-interaction retrieval: prepare data, inspect configs, train/fine-tune, index collections, search rankings, update indexes, serve search, evaluate MS MARCO/LoTTE outputs, or reason about Baleen multi-hop retrieval.

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Use Aim for experiment tracking SDK instrumentation, local/remote run storage, CLI/UI/server workflows, storage maintenance, and ML framework logging integrations.

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Use Argilla 2.x for human-feedback dataset annotation, Python SDK dataset workflows, server deployment/operations, webhooks, and legacy v1/Rubrix migration.

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