「mcp」の検索結果

Use SimpleMem to store, compress, index, and retrieve text or multimodal memories for agents through MCP or Python integrations.

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Run K8sGPT as an MCP server so an agent can scan a Kubernetes cluster, explain unhealthy resources, and return prioritized remediation clues in natural language.

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Consolidate the five tdmcp surveyor reports into one prioritized FEATURE_BACKLOG.md — dedupe cross-surface overlaps, reconcile every candidate against the roadmap (NEW vs planned vs extension), rank by a selectable impact×effort weighting profile into P0/P1/P2 (high-confidence first), and emit per-surface tables + a recommended-next shortlist that hands straight to the build pipeline. Use when a td-synthesizer agent is consolidating surveys during the feature-discovery harness.

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Survey one surface of tdmcp (artist controls, library/packaging, CLI/DX, AI/LLM, or TouchDesigner depth) for candidate NEW features — inventory what exists, cross-check the roadmap, apply the gap-finding lenses, vet each idea, and emit a structured, novelty- and confidence-labelled candidate list to _workspace/discovery/. Use when a td-surveyor agent is scouting a surface during the feature-discovery harness.

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Scaffold, build, and run MCP servers from a predictable Python project layout with tools, prompts, resources, auth, and OpenTelemetry hooks.

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Lists all screens in a Stitch project. Use this after generate_screen_from_text to find the screenId of the newly generated screen, then call stitch-mcp-get-screen to retrieve it.

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Retrieves metadata for a specific Stitch project — title, theme, create/update time. Use to inspect a project before generating new screens. Do NOT use this if you already have a screenId — use stitch-mcp-get-screen instead.

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Generates walkthrough videos from Stitch projects using Remotion. Downloads screenshots from Stitch screens, builds a Remotion composition with transitions and text overlays, and renders to MP4. Use with stitch-mcp-list-screens and stitch-mcp-get-screen for screen discovery.

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Uploads a DESIGN.md file to a Stitch project as the first half of turning it into a Stitch Design System. Always paired with stitch-mcp-create-design-system-from-design-md, which must be called immediately after.

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Creates a Stitch Design System from a DESIGN.md that was already uploaded with stitch-mcp-upload-design-md. Second half of a two-step pair — the upload must happen first.

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AI-first security scanning with Medusa. 3,000+ detection patterns covering AI/ML, agents, MCP, RAG, prompt injection, and traditional SAST vulnerabilities. Wraps Medusa CLI with SARIF/JSON parsing, structured finding output, OWASP mapping, and remediation guidance.

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Entity and relation tracking skill using MCP memory server patterns and local knowledge graph storage. Build persistent knowledge graphs of entities, relationships, and observations across agent sessions. Covers the MCP memory server (@modelcontextprotocol/server-memory), local JSON-based graphs, and entity-relation querying patterns for long-running agents.

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Search and retrieve academic papers from arXiv.org using WebFetch and Exa. No MCP server required - uses existing tools to access arXiv API directly.

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Convert Figma designs into production-ready code using MCP server tools. Use this skill when users provide Figma URLs, request design-to-code conversion, ask to implement Figma mockups, or need to extract design tokens and system values from Figma files. Works with frames, components, and entire design files to generate HTML, CSS, React, or other frontend code.

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Search academic papers, build literature reviews, and synthesize research findings — combines Exa MCP (research_paper category, arxiv filtering) with arxiv-mcp-server for paper discovery, download, and deep analysis. Triggers on academic paper, literature review, research synthesis, arxiv, find papers, scholarly search.

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Configure and manage Supabase projects using MCP (Model Context Protocol). Use this skill when working with Supabase databases, setting up MCP servers, designing database schemas, implementing Row Level Security, managing migrations, or building modern data architectures with PostgreSQL. Essential for Supabase development, database design, and AI-powered database operations.

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Design and prototype in Paper Design (app.paper.design) — read/write designs via MCP, convert to React/Tailwind code, import HTML/CSS, sync design tokens. Also covers Paper Shaders (@paper-design/shaders-react) — 30+ shader React components (mesh gradient, fluted glass, liquid metal, god rays, halftone, grain gradient, pulsing border). Pairs with minoan-frontend-design for creative direction. Triggers on Paper Design, paper.design, design-to-code, artboard, Paper Shaders, Paper MCP, prototype.

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Agent Teams スキルを設計・構築するためのベストプラクティスガイド。 サブエージェント定義、SendMessage 通信プロトコル、タスク依存管理、 PostToolUse Hook によるログ、MCP ツール統合、コンテキストファイル設計を網羅。 7つの実績あるチームスキル（app-naming, ui-review, logo-design, persona-creation, skill-creator-team, ui-variations, aso-optimize）から抽出したパターン集。 Use when: Agent Teams を使ったスキルを新規作成したい、 既存のチームスキルの品質を改善したい、エージェント間通信のデバッグ、 チームスキルの設計パターンを知りたい。 Triggers: "agent team", "チームスキル", "エージェントチーム", "サブエージェント定義", "SendMessage パターン", "チーム設計", "エージェント間通信", "team skill", "swarm pattern"

Conduct a structured cross-project code review between two Claude Code instances via the cross-review-mcp broker. Each agent reads its own codebase, reviews the peer's code, and engages in evidence-backed dialogue — with QSG scaling laws enforcing review quality through minimum bandwidth constraints and phase-gated progression.

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Use when asked to create an MCP server to integrate an API or service in Python or TypeScript. Not for remote, credential, publish, deploy, or irreversible changes.

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Expert SurrealDB 3 architect and developer skill (tracks v3.1.4+). SurrealQL mastery, multi-model data modeling (document, graph, vector, time-series, geospatial), schema design, security, deployment, performance tuning, SDK integration (JS, Python, Go, Rust, Java, .NET, C, PHP, Swift, Kotlin, Ruby), Surrealism WASM extensions, SurrealML scope coverage (preview), built-in MCP (v3.1+) and standalone SurrealMCP, LangChain Python integration, editor tooling (LSP v0.1.6, tree-sitter, CodeMirror v1.0.6, VS Code/JetBrains/Neovim/Zed), and ecosystem integrations (Surrealist v3.9, Surreal-Sync, SurrealFS, SurrealKit v0.7, n8n, Agent Skills, setup-surreal). Universal skill for 30+ AI agents.

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Programmatic canvas toolkit for creating, editing, and refining Excalidraw diagrams via MCP tools with real-time canvas sync. Use when an agent needs to (1) draw or lay out diagrams on a live canvas, (2) iteratively refine diagrams using describe_scene and get_canvas_screenshot to see its own work, (3) export/import .excalidraw files or PNG/SVG images, (4) save/restore canvas snapshots, (5) convert Mermaid to Excalidraw, or (6) perform element-level CRUD, alignment, distribution, grouping, duplication, and locking. Requires a running canvas server (EXPRESS_SERVER_URL, default http://127.0.0.1:3000).

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最新AI技術動向のレポート（最新 / 週次 / 月次 / 特定トピック別）を Web 検索・WebFetch・GitHub/Hugging Face MCP で調査して生成し、Yagami360/ai-product-dev-tips リポジトリの GitHub Issue として投稿するスキル。ユーザーが「AI技術のキャッチアップ」「最新AIニュースまとめ」「週次/月次のAI動向レポート」「〇〇（例: AI Agent, RAG, VLM, Physical AI, Claude Code）についての技術調査レポート」「AI Tech Catchup レポートを作って」などを求めたとき、たとえ "skill" や "Issue" という単語が無くても必ずこのスキルを使うこと。直近のAI業界の最新情報を調べてまとめてほしい・GitHub Issue 化してほしいという依頼全般で発動する。AI とは無関係な一般的な技術調査や、このリポジトリへの Tip 追加（ai-product-dev-tips-create スキルの領分）には使わない。

chrome-devtools-mcp launcher — a single bash script that resolves Playwright's bundled Chrome-for-Testing and Node.js directly through Nix. See repo README for usage, override mechanisms, and version compatibility.

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