“MCP” 共 512 个结果
v1.0.0
io.clawhub.kevinjinko/jinko-flight-search
使用 Jinko MCP 服务器搜索航班与发现旅行目的地，提供两大能力：目的地发现——当用户没有明确去处时按预算、气候或活动推荐目的地；具体航班搜索——在两个已知城市/机场之间按弹性日期、舱位与预算比价。适用于搜机票、找特价、规划行程或探索目的地，需在 https://mcp.gojinko.com 连接 Jinko MCP 服务器。
v1.0.2
io.clawhub.mootbing/nemo
跨远程服务器搜索并调用 1500+ MCP 工具与智能体技能，可获取完整技能说明与使用细节。
v1.0.1
io.clawhub.k4ditano/notnative
使用 Notnative MCP 服务器实现完整 AI 助手集成：笔记、日历、任务、Python、画布与持久记忆。
v0.1.0
io.clawhub.thegovind/azure-ai-voicelive-py
使用 Azure AI Voice Live SDK（azure-ai-voicelive）构建实时语音 AI 应用。当需要创建与 Azure AI 进行实时双向音频通信的 Python 应用时使用，包括语音助手、语音聊天机器人、实时语音到语音翻译、语音驱动的虚拟形象，或任何基于 WebSocket 的 AI 模型音频流式传输。支持服务端 VAD（语音活动检测）、回合式对话、函数调用、MCP 工具、虚拟形象集成与转录。
v1.0.0
io.clawhub.safatinaztepe/project-router
终端优先的项目脚手架与工作区上下文管理器。当用户请求 /project 式工作流时使用：识别当前项目、读取项目上下文/简报、运行标准化目标（build/test/lint/deploy）、通过 plan/apply 初始化 .project 包、管理产物，或经 MCP 服务器 mcp-project-router 与 CLI project 暴露这些操作。
v0.1.0
io.clawhub.thegovind/agent-framework-azure-ai-py
使用 Microsoft Agent Framework Python SDK（agent-framework-azure-ai）构建 Azure AI Foundry 智能体。当需要用 AzureAIAgentsProvider 创建持久化智能体、使用托管工具（代码解释器、文件搜索、网页搜索）、集成 MCP 服务器、管理对话线程或实现流式响应时使用。涵盖函数工具、结构化输出与多工具智能体。
v0.1.2
io.clawhub.devpranoy/ultrahuman-openclaw
使用 Ultrahuman MCP server（经 mcporter）在 OpenClaw 内获取并汇总 Ultrahuman 戒指/CGM 指标。当用户询问 Ultrahuman 数据（睡眠评分、总睡眠、睡眠分期、HR/HRV/静息心率、步数、恢复指数、活动指数、最大摄氧量）或想要每日/每周 Ultrahuman 摘要时使用。
v0.2.0
io.clawhub.dannydvm/engram
面向 AI 智能体的持久化语义记忆层。本地优先存储（SQLite+LanceDB），使用 Ollama 嵌入。跨会话存储并回忆事实、决策、偏好、事件与关系。支持记忆衰减、去重、类型化记忆（5 种）、记忆关系（7 种图关系）、按智能体/用户隔离、语义搜索、上下文感知回忆、从文本自动抽取（规则/LLM/混合）、导入导出、REST API 与 MCP 协议。解决上下文窗口与压缩失忆问题。服务运行于 localhost:3400，控制台在 /dashboard。通过 npm 安装（engram-memory），需要装有 nomic-embed-text 模型的 Ollama。
v1.1.1
io.clawhub.atyachin/social-intelligence
AI 驱动的跨 Twitter、Instagram 与 Reddit 的社交媒体研究，已索引 15 亿+ 帖子。寻找专家、生成线索、监控品牌、情感分析、发现达人并导出数据。通过 MCP 为 AI 智能体提供完整的社媒情报工具箱。
v1.0.0
io.clawhub.napoleond/clawdirect-dev
遵循 ClawDirect 模式，基于 ATXP 鉴权构建面向智能体的 Web 体验。当你需要构建供 AI 智能体通过 MCP 工具交互的网站、实现基于 cookie 的智能体鉴权，或为 Web 应用创建智能体技能时使用。提供基于 @longrun/turtle、Express、SQLite 与 ATXP 的模板。
io.github.anthropics/skills/academy-guide
在回复任何关于如何使用 Claude 或 Claude 产品的问题前，先查阅本 skill：从 Claude Academy（academy.claude.com，Anthropic 学习中心）匹配推荐的课程、教程与用例。触发场景包括“how do I”“getting started”“what can Claude do”“teach me”等提问，涉及 artifacts、projects、skills、plugins、connectors、MCP 的问题，团队/班级/组织的部署推广问题，以及培训材料、入职内容、学习资源的请求。仅在学习场景使用，用户只想完成任务时不适用。可与其它 skill 组合：回答完功能文档问题后附上对应课程推荐。只在高度匹配时推荐，绝不编造 Academy 内容。
io.github.anthropics/skills/claude-api
Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。TRIGGER——在打开目标文件前先阅读本参考，不要因为“看起来只是一行代码”而跳过，凡是：提示中出现 Claude/Anthropic 的任何形式（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、anthropic、@anthropic-ai、claude-*、us.anthropic.*、[1m]）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限制/缓存）——不要凭记忆作答；或任务呈 LLM 形态但未指明提供方（agent/MCP/工具定义/多智能体/RAG/LLM 评审/computer-use；对自然语言做生成/摘要/抽取/分类/改写/对话；调试拒答/截断/流式/工具调用/token）。仅当处理的是其他提供方时可 SKIP（覆盖所有触发条件）：查询中点名 OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama；或对项目执行 grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama' 命中（先跑这条 grep
io.github.garrytan/gstack/setup-gbrain
为当前编码 agent 配置 gbrain：安装 CLI、初始化本地 PGLite 或 Supabase brain、注册 MCP、逐远端记录信任策略。（gstack）
skillsmp.ruvnet-ruflo-skill-md
Ruflo 是面向 AI 编码 agent（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini、Amp 及另外 12 家）的多 agent 编排平台。当用户希望：(1)在项目中安装/初始化 ruflo；(2)运行采用分层协同的多 agent swarm；(3)使用 ruflo 的 314+ MCP 工具处理记忆、路由、钩子、sub-agent 或工作流；(4)查看 ruflo 状态/版本/doctor 健康检查；(5)为任务挑选合适的 ruflo 插件（共 30+）时使用本 skill。
io.github.anthropics/skills/claude-api
Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。触发条件：提示中出现任何 Claude/Anthropic 相关名称（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku 等）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限额/缓存）时不要凭记忆回答；或任务属于 LLM 类且未指明供应商。仅当明确针对其他供应商（OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama）时跳过。
io.github.n8n-io/n8n/create-agent-builder-eval
Authors and calibrates Instance AI evaluations that build standalone n8n Agents through Agent Builder. Use when a change under packages/cli/src/modules/agents affects build-agent routing, Agent setup, model or credential selection, tools, MCP servers, integrations, skills, tasks, testing, or user-facing build responses. Requires LangTracer access before authoring so each finished case can be published.
io.github.microsoft/vscode/policy-and-managed-settings
在新增、修改或评审任何 Copilot、agent、LLM、AI、工具、权限、沙箱、MCP、模型、遥测、功能门禁、设置、配置或企业级管控时使用——尤其是组织或管理员可能需要管理的内容。从这里开始判断它应落在运行时管理设置、类型化 SDK 契约、VS Code configuration policy、扩展策略，还是拆分的实现中。每个新的 Copilot/agent/LLM 管控项，以及任何新增 policy: 字段的改动都要执行。
io.github.affaan-m/ECC/deep-research
使用 firecrawl 与 exa MCP 进行多源深度研究。检索网页、综合发现，并交付带有来源归属的引用报告。在用户需要对任意主题做有证据、有引用的彻底研究时使用。
io.github.affaan-m/ECC/search-first
先检索再编码的工作流。在动手编写自定义代码之前，先搜索已有的工具、库和模式。会调用 researcher 代理。
io.github.affaan-m/ECC/browser-qa
在功能部署之后，通过浏览器自动化完成可视化测试与 UI 交互验证。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/cordis-plugin-development
Use when adding, enabling, disabling, installing, configuring, or debugging a plugin, bundle, feature, page, panel, tool, or MCP connection in the current Harness profile, including a shipped plugin that is disabled by default, and for any visual object, decoration, or widget request that names no other destination, which means an installed UI plugin rendered in the Harness Web UI.
io.github.CherryHQ/cherry-studio/cherry-tool-guide
面向通用 agent 的 Cherry Studio 一方工具与内置 shell 路由。在支持 shell 的会话中处理直接的本地工作时:用 `bun <file>` 运行 JS/TS、用 `bun x` 运行一次性 JS 工具;用 `uv run [--with <pkg>] python` 运行 Python、用 `uvx` 运行一次性 Python CLI;搜索用 `rg`。在修改项目依赖、判断工具用临时还是复用方式、读取或转换本地 Office/PDF 文件、跨 Agent 会话协调或委派,或使用 Cherry 自有的 web/浏览器、知识库、持久记忆、日程/通知、IM 渠道、图像生成、产物报告、托管 CLI、技能或 MCP 服务器注册能力前先加载本指南——即使用户没有点名工具。在处理 shell/文件变通方案前先查阅;以实时工具 schema 为准。
io.github.affaan-m/ECC/fal-ai-media
通过 fal.ai MCP 统一生成媒体——图像、视频和音频。覆盖文生图（Nano Banana）、文/图生视频（Seedance、Kling、Veo 3）、文生语音（CSM-1B）以及视频生音频（ThinkSound）。当用户想用 AI 生成图像、视频或音频时使用。
io.github.affaan-m/ECC/exa-search
通过 Exa MCP 进行神经检索，用于网页、代码和企业研究。当用户需要网页搜索、代码示例、公司情报、人物查找，或用 Exa 的神经搜索引擎做 AI 驱动的深度研究时使用。
