MCP 服务器模式
日语翻译:该文件尚缺 mcp-server-patterns 的日语译文。
使用场景/代码审查与 GitHub
拉取 PR、读 diff、查 Issue、管理仓库。适合 Code Review、发布说明、CI 问题排查。
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GitHub MCP 让 AI 进入你的协作流程:拉取 PR diff 做代码审查、检索 Issue 历史定位已知问题、读取 CI 日志分析构建失败、汇总提交生成 changelog。官方 github/github-mcp-server 通过 GitHub API 或个人访问令牌(PAT)鉴权,Gitee / GitLab 也有对应实现。
Code Review 实践:把团队的评审规范写成 Skill(如「检查竞态、边界、错误处理,按严重度输出」),配合 GitHub MCP 让 AI 先过一遍 PR,人工只看 AI 标出的高风险行——审查耗时通常明显下降,且低級错误漏检更少。
权限建议:使用细粒度 PAT(只授予目标仓库 contents / pull-requests 读写),组织仓库务必开只读起步;让 AI 发布评论或合并前先要求确认,防止误操作污染协作记录。
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Turn a one-line objective into a step-by-step construction plan for multi-session, multi-agent engineering projects: one-PR-sized steps with self-contained context briefs, dependency graph with parallel-step detection, adversarial review gate, and plan mutation protocol. Use when planning a large feature, refactor, or roadmap that spans multiple PRs or sessions; not for single-PR tasks or when the user says "just do it".
按 ISO 3166-1 alpha-2 国家代码,获取当前的 AI 生成战略情报简报。当用户询问某国当前地缘政治、经济或安全局势摘要时使用。
Reach RuView sensing hardware from the machine it is attached to — ESP32 CSI nodes (serial + UDP stream), 60 GHz MR60BHA2 / 24 GHz LD2410 mmWave radars, RPLIDAR and iPhone LiDAR — and from other machines over SSH, read-only.
Provides Biopython workflows for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Supports batch processing, custom molecular-biology pipelines, BLAST automation, structure analysis, and motif analysis.
Performs genomic interval overlap, nearest, merge, coverage, complement and subtraction on Polars DataFrames, and reads or writes BED, VCF, BCF, BAM, CRAM, GFF, GTF, FASTA and FASTQ data. Use for coordinate-aware genomic joins, read-depth analysis, lazy bioinformatics I/O, SQL queries or migration from bioframe.
Queries and downloads public cancer imaging data from NCI Imaging Data Commons. Supports IDC collection discovery, DICOM access, radiology (CT, MR, PET) and pathology AI datasets, metadata SQL, visualization, licensing, and citations. Uses public metadata and download routes without authentication; optional BigQuery and Google Healthcare routes require Google credentials.
Runs Cantera homogeneous chemical reactors and evaluates ignition delay with mechanism provenance, conservation checks, and numerical refinement. Use for combustion kinetics, closed adiabatic ideal-gas constant-volume or constant-pressure ignition, temperature histories, or mechanism-specific ignition-delay comparisons.
Computes finite-temperature CALPHAD equilibria, phase fractions, and phase compositions from thermodynamic TDB databases using pycalphad. Use for alloy phase stability, equilibrium temperature sweeps, tie lines, lever-rule checks, or reproducible phase-fraction calculations with explicit components and mole-fraction conditions.
Performs bulk RNA-seq differential expression analysis with PyDESeq2, including count validation, formula designs, explicit contrasts, Wald tests, FDR correction, coefficient-matched LFC shrinkage, and result visualization. Use for PyDESeq2 or Python DESeq2 workflows with biological replicates.
Scales pandas, NumPy, and custom Python research workflows beyond memory or across clusters with Dask. Covers DataFrames, Arrays, Bags, Futures, chunking, schedulers, and distributed diagnostics. Use for partitioned file processing, scientific array computation, or parallel tasks whose memory and dependency structure require Dask.
Builds, reviews, migrates, and plans MATLAB or GNU Octave numerical workflows. Use for arrays, tabular/time data, tests, projects, graphics, MAT files, and explicit Python interoperability.
Supports geospatial research workflows for remote sensing, vector and raster GIS, spatial statistics, terrain and network analysis, and machine learning for Earth observation. Use when processing satellite imagery, aligning coordinate systems and raster grids, accessing STAC catalogs, analyzing geospatial time series, or implementing scientific GIS workflows in Python, R, Julia, JavaScript, C++, Java, Go, or Rust.
为 Flex 与 OT-2 机器人编写、审查、迁移、仿真并排查官方 Opentrons Python Protocol API v2 协议。适用于机器人专属的液体处理、deck 与 labware 设置、移液器、模块、运行时参数、液体类别,以及 Opentrons App 分析。当同一工作流需要支持多品牌机器人时改用 pylabrobot。
在 Python、Rust 与 CLI 中使用 Gtars 完成本地基因组区间模型与集合代数、重叠与计数、consensus 与覆盖度、tokenization、片段处理,以及 refget/BEDbase 规划。
使用 NetworkX 在 Python 中创建、分析和可视化复杂网络与图。适用于处理网络/图数据结构、运行图算法(最短路径、中心性、聚类)、社区发现、生成合成网络(随机图、无标度图、小世界图)、读写图文件格式,或绘制网络拓扑。常见应用包括社交、生物、交通与引文网络。
开发和审查 PyLabRobot 实验室自动化资源、液体处理方案、离线仿真与受支持设备集成。用于 PyLabRobot 协议或 API 相关问题;物理执行必须置于显式的操作员安全门之后。
使用 Python SDK、CLI、Latch Data 与 Registry、Nextflow、Snakemake、程序化执行与 Latch MCP,在 Latch 平台上构建、注册、调试并运行生物信息学工作流。适用于编写或部署 Latch 工作流、配置资源或接口、搬运数据、集成 Registry,以及启动和监控运行。
Rowan 是带 Python API 的云原生分子建模与药物化学工作流平台。适用于 pKa 与大分子 pKa 预测、构象与互变异构体系综、对接与类似物对接、蛋白-配体共折叠、MSA 生成、分子动力学、通透性、描述符工作流,以及相关的小分子或蛋白建模任务。适合程序化批量筛选、多步化学流水线,以及原本需要自建 HPC/GPU 基础设施的工作流。
使用 pyzotero Python 客户端操作 Zotero 参考文献库。通过 Zotero Web API v3 检索、创建、更新和删除条目、合集、标签与附件。适用于以编程方式操作 Zotero 文库、管理文献引用、导出引文、检索文库内容、上传 PDF 附件,或构建与 Zotero 集成的科研自动化工作流。
Modal 是按需运行 Python(含按需 GPU)的无服务器云平台。在使用 Modal SDK 部署或托管 AI/ML 模型、运行 GPU 加速负载(训练、微调、推理)、托管 Web 端点、调度批处理任务,或将 Python 代码扩展到云容器时使用。
如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 进行蛋白实验设计、提交与结果获取。只要用户提到 Adaptyv、Foundry API、蛋白结合实验、蛋白筛选实验、BLI/SPR 实验、热稳定性实验,或想提交蛋白序列进行实验表征,就使用本技能。当代码导入 `adaptyv`、`adaptyv_sdk`、`FoundryClient`,或引用 `foundry-api-public.adaptyvbio.com` 时也应触发。
面向 Python ETL、分析与 pandas 迁移的高性能 DataFrame 库。适用于基于表达式的数据操作,支持惰性查询优化、并行执行、流式跨核处理、Arrow 互操作与可选的 GPU 执行。
面向直接使用 GeoPandas GeoSeries、GeoDataFrame、空间运算或矢量数据 I/O 的 Python 工作流的指导与本地审计工具。
在使用 `esm` Python SDK、ESM3 或 ESMC 模型 ID、Forge/Biohub 推理客户端或 ESMFold2 折叠工作流时使用。
Python 统计模型库。当需要具体的模型类(OLS、GLM、混合模型、ARIMA)并要详尽的诊断、残差与推断时使用。最适合计量经济学、时间序列,以及带系数表的严格推断。需要引导式统计检验选择与 APA 报告时使用 statistical-analysis。
使用 scikit-learn 在 Python 中进行机器学习。适用于监督学习(分类、回归)、无监督学习(聚类、降维)、模型评估、超参数调优、预处理或构建 ML 流水线。提供算法、预处理技术、流水线与最佳实践的全面参考文档。
将科学 Python 工作负载加速到 NVIDIA GPU 上,并验证结果正确且更快。适用于 CUDA/GPU 优化;CPU 受限的 NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、向量检索、图像处理、图、仿真或文件 I/O 负载;CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA、RAFT 相关问题;以及性能剖析、内存搬运、kernel 或多 GPU 瓶颈。当大规模数据并行的 Python 代码很慢且 GPU 加速是合理选项时也应使用,即使用户没有提到 CUDA。
Benchling Python SDK 与 REST API 集成,覆盖 registry 实体、库存、ELN 条目、工作流、Benchling Apps 与 Data Warehouse 查询。在使用 benchling-sdk 或 v2 API 自动化实验室数据时使用。
面向需要 Astropy API 的天文与天体物理工作流的核心 Python 库,涵盖单位/量纲、坐标、FITS I/O、表格、时间系统、WCS 与宇宙学。在使用 Astropy 实现或调试天文数据分析代码时使用。
RDKit 的 Pythonic 封装,接口更简单、默认值更合理。标准药物发现任务的首选:SMILES 解析、标准化、描述符、指纹、聚类、3D 构象、并行处理。返回原生 rdkit.Chem.Mol 对象。需要高级控制或自定义参数时直接使用 rdkit。
基于 Python/HTSlib 的基因组文件工作流。在使用 pysam 读取、查询、过滤或写出 SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ 或 tabix 数据时使用,包括 pileup、覆盖度、索引与 CRAM 参考。
用于云存储的分块 N 维数组(Zarr-Python 3)。压缩数组、并行 I/O、经 fsspec 访问 S3/GCS、兼容 NumPy/Dask/Xarray,适用于大规模科学计算流水线。
使用 GXL 的 Paperclip CLI 检索和阅读生物医学论文全文、FDA/PMDA/EMA 监管文件、临床试验注册信息和 UniProt/PDB/ChEMBL 条目。涵盖用 PAPERCLIP_API_KEY 安装与鉴权 `paperclip` 二进制、/papers、/fda、/trials、/proteins、/clipboard 下的只读虚拟文件系统、来源范围的语义搜索、全语料 grep、元数据查询与 SQL、跨多篇论文的 map/reduce 阅读、图像视觉分析、带论断核验的可选论文仓库,以及锁定行号的引用。当被要求安装 paperclip、运行 paperclip search/grep/map/reduce/sql/repo、通过 paperclip 查找或阅读生物医学文献、监管文件或临床试验,或生成带行号的引用时使用。
在 11 个学术文献 API 中检索论文、预印本、引用与开放获取全文,并返回可复现的溯源结果。覆盖 PubMed、PMC(全文)、Europe PMC(全文与预印本检索)、bioRxiv、medRxiv、arXiv、OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar、CORE、Unpaywall。适用于检索论文、引用、DOI/PMID/arXiv、摘要、全文、开放获取 PDF、预印本、引用网络、作者发文或任何学术文献查询。提及任一受支持数据库,或“find papers on X”“look up this DOI”“who cites this paper”“get me the PDF”等请求会触发。
40+ 生物信息学服务的统一 Python 接口。适用于在单个工作流中查询多个数据库(UniProt、KEGG、ChEMBL、Reactome)并使用一致的 API。最适合跨库分析与跨服务 ID 映射。快速单库查询用 gget;序列/文件操作用 biopython。
对 20+ 生物信息学数据库的快速 CLI/Python 查询。适合快速查询:基因信息、BLAST/BLAT、病毒序列下载、AlphaFold 结构、富集分析、OpenTargets、COSMIC、CELLxGENE 以及 8cube 小鼠特异性/表达数据。最适合交互式探索和简单查询。批量处理或高级 BLAST 用 biopython;跨库 Python 工作流用 bioservices。
以显式端点、筛选条件、分页与溯源方式查询有文档的公共数据库 API。当需要以可复现方式从具名来源获取科学、监管、金融等数据库支撑的事实(而非依赖通用知识推断)时使用。
Use this skill for Laravel MCP development. Trigger when creating or editing MCP tools, resources, prompts, servers, or UI apps in Laravel projects. Covers: artisan make:mcp-* generators, routes/ai.php, Tool/Resource/Prompt/AppResource classes, schema validation, shouldRegister(), OAuth setup, URI templates, read-only attributes, MCP debugging, MCP UI apps, the x-mcp::app Blade component, createMcpApp(), default AppResource handle() auto-infers view from class name, Response::view(), AppMeta/Csp/Permissions/appMeta() configuration, #[RendersApp] attribute, Library enum for CDN libraries (Tailwind, Alpine), and host theming via CSS variables. Use this whenever the user mentions MCP apps, MCP UI, interactive MCP resources, styling MCP apps with Tailwind or Alpine, or building visual interfaces for AI agents.
Use this skill to analyze how a Laravel application is actually written and record its conventions as shared rules. Trigger when the user wants to detect, infer, document, or standardize project conventions or coding style, set up or grow `.ai/rules`, resolve mixed or conflicting patterns (e.g. "are we using Form Requests or inline validation?"), or onboard agents and teammates to "how we do things here". Covers: a systematic sweep of ~49 Laravel convention dimensions (validation, models, architecture, testing, frontend, database, console), open-ended house-pattern discovery, conflict reporting, and recording rules scoped to the right paths via the Boost `record-rule` MCP tool. Only run this skill when the user explicitly asks for it; never start a sweep as part of another task. Do not use for one-off code review, enforcing formatting a linter already handles, or editing `.ai/rules` files by hand.
在编写、审查或重构 Laravel PHP 代码时使用。包括创建或修改控制器、模型、迁移、表单请求、策略、任务、定时命令、服务类与 Eloquent 查询。涉及 N+1 与查询性能、缓存策略、授权与安全模式、校验、错误处理、队列与任务配置、路由定义和架构决策时触发。也用于 Laravel 代码审查及将现有 Laravel 代码重构至最佳实践。覆盖一切 Laravel 后端 PHP 代码模式的任务。
用户消息以任何形式包含 'tailwind' 时始终调用。还适用于:构建响应式栅格布局(多列卡片栅格、商品栅格)、flex/grid 页面结构(带侧边栏的仪表盘、固定顶栏、移动端可折叠导航)、UI 组件样式(卡片、表格、导航栏、价格区、表单、输入框、徽章)、添加暗色模式变体、修复间距或排版,以及 Tailwind v3/v4 工作。核心场景:在 HTML 模板(Blade、JSX、Vue)中编写或修正 Tailwind 工具类。跳过:后端 PHP 逻辑、数据库查询、API 路由、无 HTML/CSS 部分的 JavaScript、CSS 文件审计、构建工具配置和原生 CSS。
Find, use, create, install, share, update, and migrate agent skills stored in OpenViking (viking://~/skills and viking://agent/skills). Use it when a search result, or the session's <available-skills> list where the harness injects one, names a skill that fits the task; when a task looks like one a stored skill would cover; when the user asks to write, save, install, or share a skill from text, a Git repository, or a local folder; when a skill should work in every harness and on every machine; or when the user wants to move local skills (~/.claude/skills, ~/.agents/skills, ~/.cursor/skills) into OpenViking — "upload my skills", "save this as a skill", "迁移本地 skill", "把 skill 存到 OpenViking", "新建一个 skill". Covers the add_skill tool, running a skill's helper files, and which local skills must stay local.
Install, build and run a server from this checkout. Use when starting a server locally over stdio, SSE or Streamable HTTP; when pointing npx, uvx or an MCP client config at the local build; when a running server still shows old code, or dist is missing; when setting up a git worktree; or when adding an overrides pin.
MyBatis and MyBatis-Spring patterns for mapper design, XML and annotation SQL, result mapping, dynamic SQL safety, transactions, batching, pagination, and query performance. Use when building or reviewing Java persistence code with MyBatis, Spring Boot, MyBatis-Spring, or MyBatis-based legacy applications.
设置或检查 claude-mem 与 cmem.ai Pro 的云同步。当用户说「set up cloud sync」「sync my memories」「cmem pro」「cloud backup」「sync status」,或希望备份/同步记忆数据库到其 cmem.ai 账户时使用。
对当前分支功能做完整的 UI 调查。枚举每个视图与状态(空态、有数据、加载、错误、每个对话框/菜单/面板、响应式断点、浅色+暗色+RTL),用内置 Playwright 工装捕获,汇总为带全局明暗切换滑杆的单图 HTML 走查,随后跑两轮审查:视觉/一致性(对齐、间距、专业感、明暗一致、对比度、截断)与 UX/易用性(流程、可发现性、可供性、空态/错误态、预期)。当被要求做 UI 走查、截图审查、设计或 QA 巡检、「找出可以更易用/更好的地方」或前端工作合并前使用。加 --fix 自动应用安全的前端修复并重新捕获;--theme 限定主题;--no-rtl 跳过 RTL。
Run the Airbyte protocol sweep for airbyte/source-snowflake:<tag> against the shared Snowflake integration account inside a per-run PROVEFIX_<run_id> schema (B3 remote-backend mode of db-harness-lib); prove-fix comparisons, cursor canary, orphan sweep.
本地 stdio 部署用个人访问令牌(推荐细粒度 PAT)最简单;多用户托管场景才需要 GitHub App / OAuth。环境变量名见资源详情页。
会。它是第一道过滤而非替代:语义类缺陷检出不错,但供应链、越权逻辑仍需专业审计与人工评审兜底。
取决于模型提供方与令牌权限。企业内网可选本地模型 + 只读令牌;令牌务必设置过期与最小 scope,并定期轮换。