VeChain 文档与链上数据
v1.0.0
ai.smithery/leandrogavidia-vechain-mcp-server
检索 VeChain 文档、查询链上数据并获取手续费建议。
“Weather Query” 共 1,875 个结果
v1.0.0
ai.smithery/leandrogavidia-vechain-mcp-server
检索 VeChain 文档、查询链上数据并获取手续费建议。
v0.1.15
com.driflyte/driflyte-mcp-server
Driflyte MCP 服务器,让 AI 助手从 Web 和 GitHub 查询主题相关知识。
v1.0.1
io.github.therealtimex/un-datacommons-mcp
用于查询 Data Commons 指标与观测数据(基础数据或自定义数据)的 MCP 服务。
v0.1.2
io.github.iggredible/vim-mcp
将 Claude Code 连接到 Vim/Neovim——查询状态、执行命令、搜索帮助、录制宏。
v1.14.0
ai.smithery/BadRooBot-my_test_mcp
获取任意城市的当前天气,并根据你的提示词生成图像。
v0.7.0-beta
io.github.joelverhagen/Knapcode.SampleMcpServer
使用 MCP C# SDK 的示例 MCP 服务器,可生成随机数与随机天气。
v0.3.1
ai.waystation/supabase
连接你的 Supabase 数据库,查询数据与模式。
v0.3.1
ai.waystation/postgres
连接你的 PostgreSQL 数据库,查询数据与模式。
v2.2.1
io.github.tuannvm/mcp-trino
访问 Trino 分布式 SQL 查询引擎的 MCP 服务。
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.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/polars
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。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/paper-lookup
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。
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.prisma/orm/prisma-8
在依赖 @prisma/orm-postgres、@prisma/orm-sqlite 或 @prisma/orm-mongo(Prisma 8,原 Prisma Next)的项目中工作时使用:编辑 contract.prisma 或 contract.ts builder、运行 `prisma contract emit`、规划或应用迁移、编辑 migration.ts、编写 db.orm / db.sql / db.query 查询、接线 db.ts 或中间件、集成构建工具、使用 Supabase 扩展或 RLS、阅读 MIGRATION.HASH_MISMATCH 等点号错误码。当用户问“Prisma 8 是什么”“从哪里入手”或与别的 ORM 比较时使用。当用户要求在应用或扩展包中升级 Prisma 8 时使用。当你看到 @internal/* 或 @prisma/orm-* 导入、带 definePrismaConfig 的 prisma.config.ts、contract.json / contract.d.ts 时使用。不适用于 Prisma ORM 7 及更早版本(schema.prisma + @prisma/client)。
io.github.n8n-io/n8n/intent-recognition
通过两个判断对自动化请求分类:anchor(哪个原语掌握顶层控制流——工作流为锚、代理为锚、需澄清,或超出范围)与 embeds_other(另一原语是否内嵌出现——工作流中嵌入一个 agent 步骤,或代理把某个工作流当作工具调用)。每当当前轮次需要选定或重新判定某个自动化请求的意图时都必须使用,包括复合请求、构建过程中新引入的独立自动化、需要查询无法直接访问的外部系统的一次性提问或报告,以及在确定 anchor 前需要澄清的请求。当对话已明确面向某个工作流或 Agent 时,不要为常规编辑或扩展加载本技能。
io.github.OpenHands/OpenHands/frontend-development
This skill should be used when the user asks to "add UI copy", "add a translation", "optimize the frontend bundle", "change onboarding", "change conversation UI", "add a query key", "change MSW mocks", or modifies React components, hooks, routes, i18n, lazy loading, persisted UI state, or shared frontend behavior.
io.github.google/skills/google-ads-api-mcp-setup
引导开发者下载、配置并安装官方开源的 Google Ads MCP 服务器。当用户想把其 AI 助手(如 Gemini、Claude Code 或 Cursor)连接到 Google Ads 账户,以自然语言查询广告系列或获取报告指标时使用。
io.github.github/awesome-copilot/sql-object-impact-analysis
Before modifying a table, column, stored procedure, view, or trigger in a legacy codebase, trace every place that references it — across other SQL objects (procs, views, triggers) AND application code (C#, Angular/TypeScript, JS, or any language in the repo) — and produce a structured blast-radius report so you know what breaks before you change it. Use when the user asks 'what uses this column/table/procedure', 'is it safe to change X', 'what depends on this', 'impact of renaming/dropping X', or before any schema/proc modification in an unfamiliar or legacy codebase. Not for privacy/PII exposure analysis (see data-breach-blast-radius) or query performance tuning (see sql-optimization).
io.github.expo/expo/expo-sqlite
Persist and query local data with expo-sqlite in Expo or React Native apps. Use for SQLite setup, SQL queries, schema migrations, transactions, SQLiteProvider, expo-sqlite/kv-store, or the localStorage polyfill.
io.github.metabase/metabase/native-parameters
通过 question_write 的 native 编写原生 SQL 问题的模板标签——标签种类、field-filter 与 raw-variable 的区别、template_tags 结构、widget 类型、[[ ]] 可选块、把标签接入仪表盘。首次传 template_tags 前先读本技能。触发语:"给我的 SQL 加筛选控件""把这个查询参数化""字段筛选器""为什么我的变量查不到行""把仪表盘筛选器接到 SQL 卡片"。
io.github.metabase/metabase/transforms
使用 transform_write 编写 transform——查询来源(definition 与 query_handle 的区别)、目标表以及修补它会重命名什么、为何目标数据库不由你选择、工具拒绝的两种形态(python、incremental)、标签与文件夹。首次调用 transform_write 前先读本技能。触发语:"做一个 transform""把这个查询物化成表""建一张供其他查询使用的表""重命名 transform 的输出表""为什么不让编辑这个 transform"。
io.github.netdata/netdata/triage-codeql
分诊本仓库的 GitHub Code Scanning 告警(CodeQL security-extended 套件)——列出开放告警,按误报/不修复/仅测试使用驳回,经 GitHub REST + GraphQL 查询。当用户要求「review GitHub security alerts」「check CodeQL findings」「triage code scanning」,或提及 Code Scanning、CodeQL、security-extended、github.com/$repo/security/code-scanning 时使用。
io.github.supabase/supabase/safe-sql-execution
只要代码会构建、返回、拉取或执行针对用户真实 Postgres 数据库的 SQL,就使用本 skill——即使需求读起来像普通功能或 bug 修复,完全没提“security”“injection”或“SafeSqlFragment”。覆盖:编写或修改任何构造/返回数据库对象(表、视图、函数、DB 触发器、索引、RLS 策略)SQL 的 pg-meta 函数、查询构造器或接口;把 schema/表/列/搜索词/路由参数插入 SQL 文本;存储、读取或重跑从数据库往返的 SQL(策略定义、函数/视图定义、片段保存内容);以及任何把 SQL 发到项目库的 Run/Apply/Execute 动作(SQL 编辑器执行选中、策略编辑器应用、片段执行器)。在动手写这类代码前就要加载,不要只在评审成品 diff 时才用。仅在改动完全不涉及 SQL 文本或执行时跳过——样式、无关的数据 hook、非 SQL 表单校验或 UI 布局工作。
io.github.PostHog/posthog/turning-engineering-analytics-into-insights
把工程分析(PR / CI)数据转化为已保存的 PostHog insight、仪表盘与订阅,并说明如何用 SQL 直接查询产品数据。涵盖经 engineering-analytics-sources 发现按团队的 GitHub 仓库表、在 HogQL 中复刻精心的列语义、在涉及产品逻辑时读取暴露的 engineering_analytics_* 仓库视图(CI 成本、指纹化失败行、提交归属)、用 insight-create 保存查询,以及用 subscriptions-create 安排投递。当被要求“把这个存成 insight”“把 CI 健康度/合并时长做成仪表盘”“每周给我邮件发 PR 吞吐量”“画 CI 成本图”“跟踪首次评审时长”“订阅这些数字”“对 CI 成功率告警”或询问“工程分析读取哪些数据/表/视图”时使用。临时性 CI 与合并问题用 diagnosing-ci-and-merge-bottlenecks;调查某个具体 CI 失败用 investigating-ci-failures。