Microsoft 文档 microsoft-docs
查询 Microsoft 官方文档,在 Azure、.NET、Agent Framework、Aspire、VS Code、GitHub 等范围内查找概念、教程与代码示例。默认使用 Microsoft Learn MCP;对 learn.microsoft.com 之外的内容使用 Context7 与 Aspire MCP。
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。
查询 Microsoft 官方文档,在 Azure、.NET、Agent Framework、Aspire、VS Code、GitHub 等范围内查找概念、教程与代码示例。默认使用 Microsoft Learn MCP;对 learn.microsoft.com 之外的内容使用 Context7 与 Aspire MCP。
使用 JSDoc、TypeDoc 与面向不同受众的多层文档模式,生成全面的 TypeScript 文档。在为 NestJS、Express、React、Angular 与 Vue 创建 API 文档、架构决策记录(ADR)、代码示例或框架专属模式时使用。
处理数据库文档相关工作时使用。此技能提供自动化文档生成,附带全面指导与自动化能力。触发短语:生成文档、记录 schema、创建数据库文档。
查询任意编程库或框架的最新文档与代码示例。在查找 API 文档、寻找代码示例或确认库用法时使用。触发词:如何使用 [某库]、[某包] 的文档、给我看 [某框架] 的示例、Context7 查询。
从代码生成完整、开发者友好的 API 文档,包含接口、参数、示例与最佳实践。
为前端开发者编写 API 交接文档。当后端工作已完成、需要写成文档供前端对接,或用户说创建交接文档、把 API 写成文档、前端交接、API 文档时使用。
为前端开发者编写 API 交接文档。在后端工作完成并需要为前端集成编写文档时使用,或当用户说“create handoff”“document API”“frontend handoff”“API documentation”
审查文档改动是否符合 Metabase 写作风格指南。在审查包含文档 markdown 文件的 PR、文件或 diff 时使用。
从源代码生成全面且准确的 API 文档。适用于创建或更新 API 文档、生成 OpenAPI 规范,或当用户提到 API 文档、端点或文档时使用。
按照 PyTorch 规范为函数与方法编写 docstring。在编写或更新 PyTorch 代码中的 docstring 时使用。
当用户询问如何用 OpenAI 产品或 API 构建、询问 Codex 本身或 Codex 形态的选择、需要带引用的最新官方文档、需要针对场景选择最新模型,或需要模型升级/提示词升级指导时使用。非 Codex 文档问题使用 OpenAI docs MCP 工具;Codex 自身的广泛知识优先用 Codex 手册辅助工具;回退浏览仅限 OpenAI 官方域名。
把 Notion 规格说明转化为实施计划、任务与进度跟踪;用于实现 PRD/功能规格并从中创建 Notion 计划与任务。
跨 Notion 检索信息并综合成结构化文档;当需要从多个 Notion 来源收集信息并产出带引用的简报、对比或报告时使用。
结合 Notion 上下文与 Codex 调研准备会议材料;用于收集背景、起草议程/预读材料,并按参会者定制内容。
把对话与决策沉淀到结构化的 Notion 页面;当需要把聊天/笔记转化为 wiki 条目、操作指南、决策记录或 FAQ 并做好链接时使用。
v1.0.0
通过 Tavily API 代理进行 AI 优化的网页搜索,提供简洁相关的结果,支持深度检索或新闻向查询选项。
v1.0.2
Nanonets 文档抽取 API。将 PDF 与图片转换为带置信度评分的 markdown、JSON 或 CSV。适用于 OCR 文档、提取发票字段、解析收据或将表格转为结构化数据。
v2.0.43
运用 Kontour AI 的九维渐进式规划模型与结构化对话流程,把任意 AI 智能体变成世界级的旅行规划师。
v2.2.3
完善的知识图谱记忆系统:语义搜索、情景记忆、工作记忆、自动上下文注入与按智能体隔离。
v1.0.0
管理 Paperless-ngx 中的文档——搜索、上传、打标签与取回。
通过从 mongodb-js/mongodb-mcp-server 获取对应版本发布内容并为文档格式化,起草 MongoDB MCP Server 新版本发布说明。在需要起草或创建 MCP Server 发布说明时使用。
以通俗语言审阅合同,按严重度标出红旗条款,并生成带修订建议的标注版 docx/PDF。可接受可选的文件路径或 DocuSign 信封 ID。
Zoom Video SDK 的 Flutter 支持。用于在 Flutter 中以 flutter_zoom_videosdk 构建自定义视频会话应用、事件驱动架构、会话生命周期处理与移动平台集成模式。
Zoom Meeting SDK 的 iOS 原生应用支持。用于在 iOS 中以默认/自定义 UI 嵌入 Zoom 会议、PKCE + SDK 认证、带 ZAK 的主持人开始,以及移动端生命周期处理。
构建或嵌入 Zoom 会议流程。用于实现 Meeting SDK 加入、Web 或移动端会议嵌入、会议生命周期流程,或在 Meeting SDK 与 Video SDK 之间做选型时。
Zoom Video SDK 的 React Native 支持。当使用 @zoom/react-native-videosdk 构建自定义移动视频会话体验、事件监听器、基于 helper 的 API 与后端 JWT 令牌流程时使用。
Zoom Video SDK 的 Linux 支持——C++ 无头 bot、原始音视频采集/注入、Qt/GTK 集成与 Docker 支持。
为 Claude 设计 Zoom MCP 工作流。用于判断 Zoom MCP 是否契合某任务、规划基于工具的 AI 工作流,或划分 MCP 与 REST API 的职责。
在主流数据仓库方言(Snowflake、BigQuery、Databricks、PostgreSQL 等)中编写正确且高性能的 SQL。用于编写查询、优化慢 SQL、跨方言转换,或用 CTE、窗口函数、聚合构建复杂分析查询。
审阅并分析产品指标,进行趋势分析并给出可执行洞察。用于周/月/季度指标复盘、调查骤增或骤降、对照目标比较表现,或将原始数字转化为附建议行动记分卡时。
对照你的品牌语气、风格指南与信息支柱审阅内容,按严重度标出偏离,并给出前后对照的具体修正。用于发送前检查草稿、审阅文案的语气与术语一致性,或筛查无依据声明、缺失免责声明及其他法务红旗时。
对照组织的谈判手册审阅合同——标出偏离项、生成红线修订,并提供业务影响分析。用于审阅供应商或客户协议、需要逐条对照标准立场分析,或准备带优先级红线与退让立场的谈判策略时。
审查代码改动的安全性、性能与正确性。以 PR 链接或 diff 触发,如「合并前帮我审阅」「这段代码安全吗」,或在检查改动是否存在 N+1 查询、注入风险、遗漏边界情况或错误处理缺口时使用。
审计、记录或扩展你的设计系统。用于检查组件间命名不一致或硬编码值、撰写组件的变体/状态/无障碍说明文档,或设计契合现有系统的新模式。
获得关于可用性、层级与一致性的结构化设计反馈。当用户说「审阅这个设计」「点评这个原型」「你觉得这个界面怎么样?」,或在从探索到最终打磨的任何阶段分享 Figma 链接或截图以获取反馈时触发。
从设计稿生成开发者交付规格。当设计已就绪需要交给工程时使用,产出一份涵盖布局、设计令牌、组件 props、交互状态、响应式断点、边界情况与动画细节的规格表。
部署前验证清单。在准备发布上线、部署含数据库迁移或特性开关的改动、前往生产前核验 CI 状态与审批,或提前记录回滚触发条件时使用。
设计系统、服务与架构。当用户说「为……设计系统」「该如何架构」「……的系统设计」「……的合适架构是什么」,或需要 API 设计、数据建模或服务边界方面的帮助时触发。
设计测试策略与测试计划。当用户问「该如何测试」「某功能的测试策略」「为……写测试」「测试计划」「我们需要哪些测试」,或需要在测试方法、覆盖率或测试架构上获得帮助时触发。
v1.0.0
Google Workspace 的 CLI,覆盖 Gmail、日历、Drive、通讯录、Sheets 与 Docs。
v1.1.4
使用百度 AI 搜索引擎(BDSE)进行网页搜索,适用于获取即时信息、文档或研究课题。
v1.0.1
通过 Brave Search API 进行网页搜索与内容提取。用于搜索文档、事实或任何网页内容。轻量,无需浏览器。
v3.3.0
开展任何工作前必须用它收集上下文。这是面向 AI agent 的知识管理工具。
v2.0.0
通过 Exa MCP 服务器进行神经式网页搜索、内容抽取、公司与人物调研、代码搜索和深度研究。当你需要:(1) 搜索网……(原文截断)
v1.0.1
通过 Exa MCP 进行免费 AI 搜索:面向新闻/资讯的网页搜索、面向文档与示例的代码搜索(GitHub/StackOverflow)、面向商业情报的公司调研。无需 API Key。
v1.0.0
整合 23 项全面营销技能,涵盖策略、消费心理、内容、SEO、转化率优化与付费增长。当用户需要营销策略、文案写作、SEO 帮助、转化率优化、付费广告或任何营销打法时使用。
v1.0.0
使用 Google 自定义搜索引擎(PSE)搜索网络。当需要实时信息、文档检索或话题调研,而内置 web_search 不可用时使用本技能。
v1.0.1
用合适的工具、等待策略、视口与参数,对屏幕、窗口、区域、网页、模拟器与 CI 运行进行截图、检视与对比……(原文截断)
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。