SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC capacitor-mcp

Подключает AI-агентов (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Cline, Codex) к инструментам Capacitor и Ionic через Model Context Protocol. Охватывает сервер awesome-ionic-mcp (API компонентов Ionic, документация плагинов Capacitor, инструменты CLI Ionic/Capacitor), размещенный Capgo MCP по адресу https://api.capgo.app/mcp, локальный Capgo CLI MCP (npx @capgo/cli@latest mcp) и мост MCP Xcode (xcrun mcpbridge) для сборки iOS-приложения из агента. Используйте, когда пользователь хочет добавить, настроить, проверить или устранить неполадки сервера MCP для проекта Capacitor, или видит ошибки вроде "GitHub API rate limit exceeded", "unable to find utility \"mcpbridge\"", или сервер MCP, который подключается без инструментов. Не используйте для операций с учетной записью Capgo (capgo-cloud, capgo-cli-usage), отладки приложений (debugging-capacitor), журналов устройств (ios-android-logs), выбора плагинов (capacitor-plugins) или работы с UI Ionic (ionic-design).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connect AI agents (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Cline…»

Connect AI agents (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Cline, Codex) to Capacitor and Ionic tooling over Model Context Protocol. Covers the awesome-ionic-mcp server (Ionic component APIs, Capacitor plugin docs, Ionic/Capacitor CLI tools), the Capgo hosted MCP at https://api.capgo.app/mcp, the local Capgo CLI MCP (npx @capgo/cli@latest mcp), and Xcode's MCP bridge (xcrun mcpbridge) for building the iOS app from an agent. Use when the user wants to add, configure, verify, or troubleshoot an MCP server for a Capacitor project, or sees errors like "GitHub API rate limit exceeded", "unable to find utility \"mcpbridge\"", or an MCP server that connects with no tools. Do not use for Capgo account operations themselves (capgo-cloud, capgo-cli-usage), app debugging (debugging-capacitor), device logs (ios-android-logs), choosing plugins (capacitor-plugins), or Ionic UI work (ionic-design).

Cap-go/capgo-skills Agent Skills автор: Cap-go 5 файлов тело ≈ 1 964 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Подключает AI-агентов (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Cline, Codex) к инструментам Capacitor и Ionic через Model Context Protocol.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияVS CodeGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: capacitor-mcp (Cap-go/capgo-skills)

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1964 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +3Длина description 902: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.