Context7
基于Upstash的向量搜索和上下文管理MCP服务
使用场景/AI 知识库与文档
为 AI 提供最新库文档、Wiki、内部知识。减少幻觉,适合写代码、学新框架。
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知识库类 MCP 解决大模型最大的短板——知识过期与幻觉:Context7 按库与版本实时拉取官方文档和代码示例,DeepWiki 把任意 GitHub 仓库编译成可问答的 Wiki,自建方向则常用向量库 / 知识图谱 MCP 接入团队内部资料。
写代码时的典型链路:在 Cursor 里问「Next.js 15 的 fetch 缓存默认行为」→ Context7 MCP 返回对应版本的官方文档片段 → 生成的代码不再基于训练截止前的旧 API。升级大版本、试用新框架时收益最明显。
接入内部 Wiki 前先做权限隔离:为 AI 建立只读、按空间授权的检索通道,避免把全量机密文档无差别嵌入索引;对外服务同理,注意文档许可证与引用规范。
为任意公开来源(招聘网站、价格、新闻、GitHub、体育赛事等)构建全自动的 AI 数据收集代理。按计划抓取,用免费 LLM(Gemini Flash)丰富数据,将结果存入 Notion/Sheets/Supabase,并从用户反馈中学习。完全免费地在 GitHub Actions 上运行。当用户希望自动监控、收集或追踪公开数据时使用。
面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截取屏幕、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任何浏览器任务。触发场景包括“打开网站”“填写表单”“点击按钮”“截图”“抓取页面数据”“测试这个 Web 应用”“登录网站”“自动化浏览器操作”,以及任何需要程序化 Web 交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、找 bug 或评审应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先使用 agent-browser 而非任何内置浏览器自动化或 Web 工具。
接收来自外部来源的既有内容,按 PAI 目标分类体系为每个分块归类,并在批准后携带溯源提交。来源:.md/.markdown/.txt、stdin、PAI TELOS/MEMORY/KNOWLEDGE 目录、CLAUDE.md/.cursorrules/OpenAI Custom Instructions、Obsidian/Notion/Apple Notes 导出、日记转储。MigrateScan.ts 负责分块与分类,生成含各目标计数与置信度百分比的路由表。MigrateApprove.ts 审批循环:--approve-all、--approve-target、--review、--dry-run。UNCLEAR 永不批量批准。Phase 6 输出总结,并对稀疏区域建议 /interview。置信度:≥70% 自动批准;40-70% 确认;<40% 逐条走查。目标位置:TELOS(MISSION/GOALS/PROBLEMS/STRATEGIES/CHALLENGES/BELIEFS/WISDOM/MODELS/FRAMES/NARRATIVES/SPARKS)、IDEAL_STATE(逐维度显式确认)、preferences(BOOKS/AUTHORS/MOVIES/BANDS/RESTAURANTS/FOOD_PREFERENCES/LEARNING/MEETUPS/CIVIC)、Identity(PRINCIPAL_IDENTITY.md——总是提示确认)、Knowledge(MEMORY/KNOWLEDGE/{Ideas,P
构建一个全自动化的AI驱动数据收集代理,适用于任何公共来源——招聘网站、价格信息、新闻、GitHub、体育赛事等任何内容。按计划进行抓取,使用免费LLM(Gemini Flash)丰富数据,将结果存储在Notion/Sheets/Supabase中,并从用户反馈中学习。完全免费在GitHub Actions上运行。适用于用户希望自动监控、收集或跟踪任何公共数据的场景。
使用Node/TypeScript SDK构建MCP服务器——工具、资源、提示、Zod验证、stdio与可流式HTTP对比。使用Context7或官方MCP文档获取最新API信息。
使用 Node/TypeScript SDK 构建 MCP 服务器——涵盖工具、资源、提示、Zod 校验,以及 stdio 与 Streamable HTTP 的取舍。最新 API 请查阅 Context7 或 MCP 官方文档。
关于演示文稿中 CSS 类、组件模式与语法高亮的知识。
中文文档生成器 - 从代码库自动生成中文技术文档
飞书云空间(云盘/云存储):管理 Drive 文件和文件夹,包含上传/下载、创建文件夹、复制/移动/删除、查看元数据、查询权限设置、评论/权限/订阅、标题、版本、飞书文档密级标签(secure labels)和本地文件导入。用户需要整理云盘目录、处理云空间资源 URL/token、判断链接类型/真实 token/标题,或导入 Word/Markdown/Excel/CSV/PPTX/.base 为 docx/sheet/bitable/slides 时使用;doubao.com 云空间 URL/token 也按资源路径和 token 路由,不回退 WebFetch。不负责:文档内容编辑(走 lark-doc)、表格/Base 表内数据操作(走 lark-sheets/lark-base)、知识空间节点/成员管理(走 lark-wiki)、原生 Markdown 文件读写/patch/diff(走 lark-markdown)。
v1.92.120
当你开发、设计、构建、部署、调试、迁移或排查 CloudBase(腾讯云开发、云开发、TCB、微信云开发)项目时使用此技能——覆盖 Web、微信小程序、小程序、uni-app、移动端(iOS、Android、Flutter、React Native)。涵盖:UI(页面、界面、表单、dashboard、原型);认证(登录、注册、OAuth、publishable key);数据库(NoSQL 文档数据库、MySQL 关系型数据库、PostgreSQL/CloudBase PG、app.rdb()、queryPgDatabase/managePgDatabase、CRUD、安全规则);云函数(serverless、scf_bootstrap);CloudRun(云托管、Dockerfile);云存储;内置 AI(内置大模型、AI 对话、流式输出、图片生成、generateText、streamText、createModel、generateImage、TokenHub、混元、DeepSeek、GLM、Kimi、Token Credits 资源包、小程序成长计划);第三方/自定义大模型接入(大模型调用、LLM API);AI 智能体(智能体、AG-UI、LangGraph);运维巡检(巡检、诊断、日志);规格工作流(需求文档、技术方案、requirements、tasks.md)。不适用于非 CloudBase 项目、不含 CloudBase 的纯前端或不含 CloudBase 的自托管后端。
v0.0.1
当用户提供迁云调研材料(Excel/Word/文本/CSV文件)并要求生成结构化调研报告时,自动分析汇总并输出 .docx 文档。涵盖客户画像、架构现状、云产品映射、版本兼容性风险、迁移风险、待确认事项。支持 AWS/Azure/GCP/华为云/腾讯云/百度云/IDC 到阿里云的迁移评估。
v1.0.0
DolphinDB 时序数据库完整技术文档与最佳实践。包含1490个技术文档 + 3份官方白皮书。涵盖数据库设计、流计算、量化回测、函数查询等全场景。
v1.0.2
基于智谱 GLM-OCR、GLM-4.7 及 GLM-4.6V 的多模态文档深度解析工具。 Use when: - 需要高精度提取文档(PDF/图片)中的表格并转换为 Markdown 格式 - 需要从文档页面中自动裁剪并提取插图、图表为独立文件 - 需要对提取的图表进行深度语义理解(基于 GLM-4.6V 视觉分析) - 需要对提取的表格数据进行逻辑分析(基于 GLM-4.7 文本分析) 核心架构: 1. 视觉提取:GLM-OCR 2. 语义理解:GLM-4.7 (纯文本/表格) + GLM-4.6V (多模态/图像)
v0.1.0
基于 AI 自动分析文档内容,智能规划并生成多风格高清 PPT 图片,支持可选转场视频和交互式播放体验。
v1.0.0
智能内容摘要工具,支持长文本、文档、网页内容自动摘要,提取核心要点、关键词,支持自定义摘要长度。
v1.0.0
提供系统化的 AI 编程工作流支持,包括测试驱动开发、代码审查、重构、文档生成和自动化验收测试。
v1.0.1
Zread.ai MCP Server - 连接 zread.ai 文档平台的 MCP 服务器,让 AI 助手能够阅读 GitHub 仓库文档、搜索代码、与仓库 AI 对话。
v4.0.2
本地 Markdown 到 Word 文档转换工具,支持最新 MCP 协议特性、完整的页眉页脚页码功能、增强的表格功能、数据导入和数学公式支持,修复本地相对路径图片嵌入问题
FastGPT API 开发规范。重点强调使用 zod schema 定义入参和出参,在 API 文档中声明路由信息,编写对应的 OpenAPI 文档,以及在 API 路由中使用 schema.parse 进行验证。
Refactor 主入口。触发:优化/重构/拆分/性能/代码太长,且不改变行为、不新增需求。不要用于新增功能(cs-feat)、修复 bug(cs-issue)、对外文档(cs-docs)、大需求拆解(cs-epic)。
Refactor 主入口。触发:优化/重构/拆分/性能/代码太长,且不改变行为、不新增需求。不要用于新增功能(cs-feat)、修复 bug(cs-issue)、对外文档(cs-docs)、大需求拆解(cs-epic)。
一种追问式会话,用来从用户那里挖掘片段,也就是各类写作素材(主张、小场景、尖锐句子、半成形想法),并追加到单一文档中,作为未来文章的原始素材。适用于用户想在施加结构前发展想法,或提到 “fragments”、“ideate”、“raw material” 写作素材时。
将 MCP Server 的工具列表转换为 Skill 格式的结构化 Markdown 文档
PDF 文档解析。自动区分文字型 PDF 与扫描型 PDF,覆盖:文本/表格提取、多页全量扫描、嵌入图表 caption、单位感知数值计算。
Python Web 框架 Debug 模式利用。当目标是 Flask/Django/FastAPI/Tornado 应用且开启了 Debug 模式时使用。当看到 Werkzeug Debugger 页面(交互式 Python console)、Django 黄色调试页面(Settings/Traceback)、FastAPI 自动文档(/docs /redoc)、或错误页面泄露了 Python 堆栈跟踪和源码路径时使用。Werkzeug debugger PIN 计算是 CTF 和实战中的经典考点——通过读取 /etc/machine-id 和 MAC 地址即可算出 PIN 码获取 RCE。任何 Python Web 应用的错误页面、/console 路径、或泄露了 Flask/Django/Werkzeug 版本信息时都应使用此 skill
自动化开发技能。包含 Git 操作、MCP 工具集成、文档转换、代码打包、Skill 创建。适用于开发工作流自动化。
使用Nutrient DWS API处理、转换、OCR识别、提取、编辑、签名和填写文档。支持PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML和图像格式。
HyperFrames CLI 开发循环,覆盖渲染、发布与故障诊断。
端到端构建、部署与微调 Microsoft Foundry 智能体与模型。
v4.0.3
捕获经验、错误与纠正,实现持续改进。
用于 lark-cli 的登录、身份切换与权限范围等认证配置任务。
v1.17.0
遵循 MCP 协议,让代码 Agent 调用 Netlify API 与 CLI 创建并部署项目。
通过 ScrapeGraph AI CLI 搜索、抓取、爬取网页并提取结构化数据。
v1.0.4
面向结构化 agent 记忆与可组合技能类型的知识图谱。在创建/查询实体(Person、Project、Task、Event、Document)、建立关……时使用
v3.1.3
DataForSEO API 的 CLI 与 MCP 服务,可查文档、发鉴权请求。
v0.1.0
创建高效技能的指南。当用户想新建技能(或更新现有技能),以专业知识、工作流或工具集成扩展 Claude 能力时使用本技能。
v1.3.0
让 ClawBot 访问你团队的完整编码历史。Muse 连接你的过往会话、团队知识和项目上下文——让 ClawBot 真正能帮你设计功能、协调团队讨论并跨代码库自主工作。在 tribeclaw.com 部署。
105 个工具的浏览器自动化,带认知式用户模拟、可视化测试、人格设定系统与站点知识。有速率限制(每小时 50 次请求)。评估期免费。
v1.0.8
智能多存储记忆系统,具备类人编码、巩固、衰减与回忆。在配置智能体记忆、设置记住/遗忘触发器、启用睡眠期反思、构建知识图或添加审计追踪时使用。以认知架构取代基础的扁平文件记忆,包含情景、语义、程序与核心记忆存储。支持带共享读、门槛写访问模型的多智能体系统。包含哲学式元反思,随时间深化理解。涵盖 MEMORY.md、情景日志、实体图、衰减评分、反思周期、演化追踪与全系统审计。
v0.1.0
创建高效技能的指南。当用户想新建技能(或更新现有技能),用专业知识、工作流或工具集成扩展 Claude 的能力时使用。
v1.1.0
百度百科组件是一款知识服务工具,旨在查询各类名词的权威百科释义。其核心功能是:给定用户提供的特定「名词」(事物、人物、地点、概念、事件等),返回来自百度百科的标准化、详尽的词条释义。
v1.0.0
捕获学习、错误和纠正以实现持续改进。在以下情况使用:(1)命令或操作意外失败,(2)用户纠正 Claude(「不对,那是错的…」「其实…」),(3)用户请求不存在的能力,(4)外部 API 或工具失败,(5)Claude 意识到自己的知识过时或不正确,(6)为重复性任务发现了更好的方法。重大任务前也回顾已学到的经验。
v2.2.2
对 Clawdbot 自身配置进行全面只读安全审计。这是一个基于知识的技能,教导 Clawdbot 识别全系统的加固机会。当用户要求「run security check」「audit clawdbot」「check security hardening」或「我的 Clawdbot 有什么漏洞」时使用。本技能利用 Clawdbot 的内置能力和文件系统访问来检查配置、检测错误配置并建议修复。设计为可扩展——通过更新本技能的知识即可新增检查。
v1.0.3
以自适应课时教授任意主题:先探测已有知识,校准深度与形式,并在推进前检验留存。当用户说 teach me、explain this、ELI5、break it down 或请求帮助理解/学习某内容时使用;当讲解未能奏效(重复提问、答不出、说懂了却无下文)、早前学过的知识总被遗忘、练习答案错得很自信,或在考试/截止日前需要安排复习节奏时使用。不适用于制定多周学习计划或课程进度追踪,也不适用于制作闪卡。
通过保存决策、经验教训与任务检查点维护持久的项目上下文,实现跨会话无缝衔接。用语义检索和关系图谱导航信息,发现相关知识簇。自动完成记忆归并与清理,让工作区保持整洁且切题。
v2.0.154
中国大陆保险顾问。本 skill 仅覆盖 6 项实际实现的能力:保险需求分析(needs_analyzer.py)、产品对比(premium_calculator.py + 本地 products.json)、保费计算(premium_calculator.py)、方案设计(plan_designer.py)、保险知识问答(insurance-knowledge.md)、合规要点提示(compliance.md)。不提供核保预审、理赔代办、朋友圈/营销文案生成、培训话术、代理人展业工具等能力——这些场景请转人工或调用专业服务。
v5.4.0
AI Agent 的记忆与防御系统:语义回忆、知识图谱与记忆衰减,外加记忆防火墙——扫描并拦截提示注入、凭据泄露与记忆投毒。
v1.4.6
为 AI 视频生成创作专业电影级脚本,运用角色一致性与摄影知识。当用户想写电影级脚本、创建带角色的故事设定、为 AI 视频工具(Midjourney、Sora、Veo)生成图像提示词,或需要摄影指导(机位角度、布光、调色)时使用。也可用于角色一致性设定表、声音档案、时代错位检测,以及把脚本保存到 Google Drive。
Context7 以库名+版本精确取文档切片并结构化给模型,省去抓取清洗、上下文更聚焦;直接搜索适合无固定库的泛调研。
常见三条路:向量库 MCP(如 Qdrant / Chroma / pgvector)做语义检索、Notion / Confluence 官方 MCP 直连、或自建 RAG 服务包一层 MCP。按数据敏感级别选。
会增加一次工具调用的延迟(通常几百毫秒),但换来更少返工。控制返回片段大小、只挂载需要的知识库即可。